基于深度神经网络的维吾尔语声学模型研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| ·语音识别概述 | 第6-7页 |
| ·语音识别简介 | 第6页 |
| ·语音识别分类 | 第6-7页 |
| ·神经网络在语音识别中的应用背景 | 第7-9页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·维吾尔语语音识别的发展与现状 | 第9页 |
| ·选题意义 | 第9-10页 |
| ·论文章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 语音识别基础知识 | 第12-20页 |
| ·语音识别系统原理 | 第12页 |
| ·语音信号预处理 | 第12-14页 |
| ·语音信号的采样 | 第12-13页 |
| ·预加重 | 第13页 |
| ·加窗分帧处理 | 第13-14页 |
| ·端点检测 | 第14页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第14-15页 |
| ·声学模型 | 第15-18页 |
| ·HMM基本原理 | 第15-17页 |
| ·基于HMM的维吾尔语声学模型 | 第17-18页 |
| ·语言模型 | 第18页 |
| ·大词汇量维吾尔语连续语音识别系统 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 神经网络基础知识 | 第20-27页 |
| ·神经网络简介 | 第20页 |
| ·神经网络的构成 | 第20-23页 |
| ·神经元 | 第21-22页 |
| ·神经网络拓扑 | 第22-23页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第23页 |
| ·神经网络模型 | 第23-25页 |
| ·基于ANN-HMM的语音识别 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于DNN的维吾尔语声学建模 | 第27-43页 |
| ·深度神经网络概述 | 第27-30页 |
| ·深度神经网络简史 | 第27-28页 |
| ·深度学习结构分类 | 第28-29页 |
| ·基于DNN-HMM的声学模型 | 第29-30页 |
| ·深度置信网络（DBN） | 第30-36页 |
| ·受限波茨曼机（RBM） | 第31-35页 |
| ·基于RBM的Pre-training | 第35-36页 |
| ·BP算法 | 第36-40页 |
| ·BP算法原理及其改进 | 第37-39页 |
| ·基于BP算法的Fine-tuning | 第39-40页 |
| ·基于DBN的声学建模 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于自适应技术的维吾尔语声学建模 | 第43-49页 |
| ·自适应技术概述 | 第43-44页 |
| ·MLLR自适应算法 | 第44-46页 |
| ·MAP自适应算法 | 第46-47页 |
| ·基于自适应技术的维吾尔语声学模型 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 实验及结果分析 | 第49-68页 |
| ·维吾尔语语料库建立 | 第49-50页 |
| ·基于自适应技术的维吾尔语声学建模实验 | 第50-57页 |
| ·实验配置 | 第50-51页 |
| ·自适应过程 | 第51-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-57页 |
| ·基于DBN的维吾尔语声学建模实验 | 第57-67页 |
| ·实验配置 | 第58-59页 |
| ·DNN参数调优 | 第59-61页 |
| ·Pre-training参数调优 | 第61-65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 硕士期间发表论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
