基于语音样例查询的关键词识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究历史和现状 | 第11-13页 |
| ·关键词识别系统框架 | 第13-15页 |
| ·关键词识别系统的性能评价指标 | 第15-16页 |
| ·论文的研究内容 | 第16页 |
| ·文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于DTW的关键词识别方法 | 第18-32页 |
| ·DTW框架介绍 | 第18-26页 |
| ·后验概率图生成 | 第19-22页 |
| ·模式匹配算法 | 第22-25页 |
| ·得分融合 | 第25-26页 |
| ·特征提取 | 第26-30页 |
| ·PLP特征 | 第26-29页 |
| ·特征规整 | 第29-30页 |
| ·实验配置 | 第30-31页 |
| ·数据库 | 第30页 |
| ·PLP特征 | 第30-31页 |
| ·模型参数 | 第31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于BN特征的关键词识别方法研究 | 第32-48页 |
| ·BN神经网络 | 第32-41页 |
| ·BN特征训练 | 第33-38页 |
| ·BN特征提取 | 第38-39页 |
| ·改进的BN特征 | 第39-41页 |
| ·基于DTW的识别框架研究 | 第41-44页 |
| ·样本联合 | 第41-42页 |
| ·距离函数 | 第42-44页 |
| ·实验配置 | 第44页 |
| ·BN特征 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·特征对比试验 | 第44-45页 |
| ·隐层数量实验 | 第45页 |
| ·BN层位置实验 | 第45页 |
| ·BN层激活函数实验 | 第45-46页 |
| ·距离度量实验 | 第46页 |
| ·样本联合与得分融合比较 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于HMM模型的特征及方法研究 | 第48-60页 |
| ·HMM简介 | 第48-51页 |
| ·前向算法 | 第49-50页 |
| ·Baum-Welsh算法 | 第50-51页 |
| ·模型训练方法 | 第51-54页 |
| ·基于ML的模型训练方法 | 第51-52页 |
| ·改进的ML模型训练方法 | 第52页 |
| ·基于MAP的模型训练方法 | 第52-54页 |
| ·音高特征 | 第54-55页 |
| ·实验配置 | 第55-56页 |
| ·数据库 | 第55-56页 |
| ·特征提取 | 第56页 |
| ·模型参数 | 第56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-58页 |
| ·特征对比实验 | 第57页 |
| ·模型生成实验 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·论文总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
