海量孤立词识别算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·语音识别的研究背景 | 第9-10页 |
| ·语音识别研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第10-11页 |
| ·论文内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 语音识别系统简介 | 第13-23页 |
| ·语音识别系统的基本框图 | 第13页 |
| ·特征提取 | 第13-14页 |
| ·声学模型 | 第14-15页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第14-15页 |
| ·语言模型 | 第15-18页 |
| ·N-gram语言模型训练 | 第16-18页 |
| ·解码器 | 第18-22页 |
| ·识别网络 | 第18-19页 |
| ·解码搜索算法 | 第19-20页 |
| ·剪枝算法 | 第20-22页 |
| ·词典 | 第22-23页 |
| 第三章 基于两级识别的孤立词识别算法的改进 | 第23-35页 |
| ·第一级识别的基元选择 | 第24-26页 |
| ·背景介绍 | 第24-25页 |
| ·实验设定与结果 | 第25-26页 |
| ·基于前缀树的编辑距离计算方法 | 第26-32页 |
| ·传统的编辑距离计算方法 | 第26-27页 |
| ·基于前缀树的编辑距离计算方法 | 第27-28页 |
| ·实验设定与结果 | 第28-32页 |
| ·两级识别算法性能分析 | 第32-34页 |
| ·测试系统 | 第32页 |
| ·实验设置与结果 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 剪枝算法的改进 | 第35-43页 |
| ·NSPBH剪枝 | 第35-39页 |
| ·候选拥有的状态数 | 第35-36页 |
| ·剪枝方法 | 第36-37页 |
| ·实验设定与结果 | 第37-39页 |
| ·基于语言模型回退概率的剪枝 | 第39-42页 |
| ·剪枝方法 | 第40页 |
| ·实验设定与结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于WFST的识别网络搭建 | 第43-58页 |
| ·WFST简介 | 第43-44页 |
| ·WFST的相关算法 | 第44-48页 |
| ·合成算法(composition) | 第44-46页 |
| ·确定化(determinization) | 第46-47页 |
| ·最小化(minimization) | 第47-48页 |
| ·WFST在语音识别中的应用 | 第48-55页 |
| ·语言模型WFST | 第49-52页 |
| ·发音字典WFST | 第52-53页 |
| ·声学模型WFST | 第53-54页 |
| ·接口WFST | 第54-55页 |
| ·基于WFST的识别网络的生成 | 第55-56页 |
| ·确定化算法对合成过程的优化 | 第55页 |
| ·最小化算法对合成过程的优化 | 第55-56页 |
| ·实验设定与结果 | 第56-57页 |
| ·实验设定 | 第56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58页 |
| ·未来展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
