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声学建模中若干问题的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·语音识别发展历史第10-11页
   ·语音识别研究现状及发展趋势第11-13页
   ·语音识别系统面临的问题第13页
   ·本文研究工作和进展第13-14页
   ·论文结构第14-15页
第二章 语音识别基础理论第15-31页
   ·前端处理与特征矢量第16-17页
   ·声学建模第17-20页
     ·声学单元选取第17-18页
     ·HMM声学建模第18-19页
     ·高斯混合分布第19-20页
   ·语言模型第20-22页
   ·解码问题第22-28页
     ·帧同步Viterbi解码第23-26页
       ·基本Viterbi算法第23-24页
       ·连续语音识别中的帧同步Viterbi搜索第24-26页
     ·A*堆栈解码算法第26-27页
     ·语音识别的输出第27-28页
   ·语音识别系统的性能评测第28-30页
     ·测试数据的选择第28页
     ·识别精度第28-29页
     ·识别速度第29-30页
   ·小结第30-31页
第三章 连续语音识别中不同基元模型的研究第31-35页
   ·连续语音中基元模型的选择第31-32页
   ·汉语中不同基元模型的比较第32-34页
     ·声韵母基元第32-33页
     ·音素基元第33-34页
   ·实验结果第34-35页
     ·实验系统第34页
     ·实验结果分析第34-35页
第四章 主动学习第35-53页
   ·主动学习的背景和概念第35-37页
   ·主动学习的内容第37-42页
     ·标注的主动学习第37-39页
       ·选择样本的一些方法第38页
       ·样本选择中的一些注意点第38-39页
       ·样本选择的流程第39页
     ·标注错误纠正的主动学习第39-41页
     ·半监督学习第41页
     ·主动评价(对模型评价)第41-42页
   ·主动学习系统介绍第42-53页
     ·主动学习系统算法介绍第42-43页
     ·主动学习系统的搭建第43-45页
     ·主动学习系统初始样本选择算法第45-46页
     ·主动学习系统样本选择方法研究第46-53页
       ·词后验概率的计算第46-50页
         ·lattice上每个弧后验概率的计算第47-48页
         ·混淆网络的生成第48-50页
       ·样本后验概率的计算第50页
       ·实验结果第50-53页
         ·实验系统第50页
         ·lattice生成混淆网络剪枝门限的选择第50-51页
         ·使用不同样本选择方法的主动学习性能比较第51-53页
第五章 广播语音及广播语音库第53-64页
   ·建立广播语音库的意义第53-54页
   ·广播语音库建立的方法第54-55页
   ·语音库建立中的问题第55-56页
   ·广播语音库的制作第56-60页
     ·语音信号的采集第56-57页
     ·广播语音信号的预处理第57-58页
     ·数据采集的流程图第58-59页
     ·广播语音的采集及保存第59-60页
   ·广播语音库的质量检测第60页
   ·语音库的标注第60-64页
     ·语音库标注的和意义第60-61页
     ·基本标注方法第61-62页
     ·语音库的标注种类和规范第62-64页
       ·汉语韵律标注规范第62页
       ·汉语口语韵律标注系统C-ToBI第62-63页
       ·汉语音段扩展标注规范第63-64页
第六章 广播语音标注系统的建立第64-78页
   ·广播语音标注系统的设计第64-76页
     ·广播语音标注系统的基本原理第64-67页
     ·广播语音的标注方案第67-76页
       ·基本步骤第67-72页
       ·标注的要求第72-76页
   ·标注系统结果一致性的检测第76-77页
   ·广播语音识别中的特点和会遇到的问题第77-78页
第七章 总结第78-80页
   ·工作总结第78-79页
   ·今后的展望第79-80页
参考文献第80-83页
致谢第83-84页
攻读硕士学位期间发表的论文第84页

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