双模态车载语音指令识别系统在线学习方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·课题的研究现状 | 第12-16页 |
| ·车载双模态语音识别 | 第12-15页 |
| ·语音在线学习方法 | 第15-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16页 |
| ·论文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 双模态语音在线学习系统及原理 | 第18-27页 |
| ·双模态语音在线学习系统 | 第18-21页 |
| ·系统框架 | 第18-19页 |
| ·隐马尔科夫模型简介 | 第19-21页 |
| ·双模态语音差异性分析与消除 | 第21-24页 |
| ·差异性分析 | 第21-23页 |
| ·差异性信息处理 | 第23-24页 |
| ·双模态语音在线学习方法原理 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 双模态语音在线学习方法研究及实现 | 第27-52页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的双模态参数转换 | 第27页 |
| ·最大后验概率 | 第27-33页 |
| ·重估最大后验概率 | 第28-30页 |
| ·初始模型与先验分布参数 | 第30-33页 |
| ·算法实现 | 第33页 |
| ·最大似然线性回归 | 第33-40页 |
| ·简介 | 第33-35页 |
| ·回归类 | 第35页 |
| ·重估转移矩阵 | 第35-39页 |
| ·算法实现 | 第39-40页 |
| ·MAP 与MLLR 在线学习的效果检验 | 第40-51页 |
| ·初始系统的双模态语音识别性能 | 第40-41页 |
| ·双模态语音的在线学习效果检验 | 第41-46页 |
| ·对车载环境的在线学习效果检验 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 双模态语音综合渐进的在线学习方法 | 第52-65页 |
| ·双模态语音在线学习方法整体分析 | 第52-55页 |
| ·优缺点分析 | 第52-53页 |
| ·整体框架 | 第53-54页 |
| ·车载环境分析 | 第54-55页 |
| ·综合渐进的在线学习方法 | 第55-59页 |
| ·综合的方法 | 第56-57页 |
| ·渐进的策略 | 第57-59页 |
| ·综合渐进的在线学习效果检验 | 第59-64页 |
| ·双模态语音的综合在线学习效果 | 第59-62页 |
| ·在车载环境下的综合在线学习效果 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 双模态车载语音指令识别系统在线学习的实现 | 第65-77页 |
| ·双模态车载语音指令识别在线学习系统 | 第65-67页 |
| ·系统的工作环境 | 第65-66页 |
| ·系统的功能 | 第66-67页 |
| ·系统的结构 | 第67页 |
| ·双模态语音识别 | 第67-71页 |
| ·音频特征的提取 | 第67-68页 |
| ·视频特征的提取 | 第68-70页 |
| ·音视频信息的融合 | 第70-71页 |
| ·在线学习系统的设计 | 第71-76页 |
| ·人机交互模块 | 第71-74页 |
| ·双模态在线学习模块 | 第74-75页 |
| ·语音合成模块 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附件 | 第85页 |
