基于深度神经网络的维吾尔语语音识别
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·语音识别概述 | 第6页 |
| ·语音识别的发展历程 | 第6-7页 |
| ·本文研究背景 | 第7-8页 |
| ·本文内容安排 | 第8-11页 |
| 第二章 语音识别技术原理和方法 | 第11-18页 |
| ·语音识别的框架简介 | 第11-12页 |
| ·语音识别预处理 | 第12-16页 |
| ·语音信号数字化 | 第12-13页 |
| ·预加重 | 第13页 |
| ·分帧和加窗 | 第13-15页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第15-16页 |
| ·语音识别的特征提取 | 第16-17页 |
| ·线性预测系数（LPC） | 第16页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第16-17页 |
| ·美尔频率倒谱系数(MFCC) | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 隐马尔科夫模型介绍 | 第18-26页 |
| ·HMM的基本概念及定义 | 第18-20页 |
| ·Makrov链简介 | 第18-19页 |
| ·HMM的基本思想 | 第19-20页 |
| ·HMM解决的问题 | 第20-21页 |
| ·HMM的三个基本算法介绍 | 第21-25页 |
| ·前向‐后向算法 | 第21-23页 |
| ·viterbi算法 | 第23-24页 |
| ·Baum‐Welch算法 | 第24-25页 |
| ·HMM存在的问题 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 深度神经网络模型 | 第26-33页 |
| ·深度神经网络结构介绍 | 第26-28页 |
| ·BP网络结构 | 第28-29页 |
| ·深信度网络（DBN） | 第29页 |
| ·RBM实现深度学习 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 本文实验过程及结果分析 | 第33-43页 |
| ·实验平台介绍 | 第33-34页 |
| ·实验语料介绍 | 第34-35页 |
| ·维吾尔语语音特征 | 第34页 |
| ·维吾尔语发音音素介绍 | 第34-35页 |
| ·实验过程介绍 | 第35-39页 |
| ·数据准备 | 第35-37页 |
| ·dict文件介绍 | 第37页 |
| ·data/lang文件夹 | 第37-39页 |
| ·模型训练 | 第39-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的学术论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
