汉语连续语音的音节自动标注算法研究及实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·语音库自动标注技术国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·国内外研究现状总结 | 第12-13页 |
| ·相关技术概述 | 第13-14页 |
| ·语音信号处理 | 第13页 |
| ·声学模型训练 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容和结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 语音信号预处理及特征参数提取 | 第15-30页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·语音信号预处理 | 第15-17页 |
| ·语音信号的模数转换和滤波 | 第15页 |
| ·语音信号的预加重 | 第15-16页 |
| ·语音信号的分帧和加窗 | 第16-17页 |
| ·连续语音信号端点检测 | 第17-22页 |
| ·端点检测概述 | 第17-18页 |
| ·预处理阶段 | 第18-19页 |
| ·短时能量算法 | 第19页 |
| ·短时过零率算法 | 第19-20页 |
| ·短时能量/过零率算法 | 第20-21页 |
| ·端点检测小结 | 第21-22页 |
| ·常用典型语音信号声学特征 | 第22-29页 |
| ·时域参数 | 第22-25页 |
| ·倒谱参数 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于HMM 的自动切分 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·HMM 的基本知识 | 第30-36页 |
| ·HMM 的定义及其基本概念 | 第30-31页 |
| ·HMM 的三个基本问题 | 第31-35页 |
| ·HMM 的结构和类型 | 第35-36页 |
| ·语音特征参数的选择 | 第36-37页 |
| ·声学模型训练 | 第37-38页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·训练过程 | 第37-38页 |
| ·关键参数对自动切分准确性的影响 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于归并和基于最大熵自动切分方法的实现 | 第39-54页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·基于归并的音节切分自动机 | 第39-42页 |
| ·特征参数的提取 | 第39页 |
| ·相近语音帧的归并 | 第39-40页 |
| ·音节切分自动机的实现 | 第40-41页 |
| ·自动机的输出和音节切分 | 第41页 |
| ·切分段所含单音节个数范围估计 | 第41-42页 |
| ·基于最大熵方法的音节自动切分 | 第42-54页 |
| ·最大熵方法概述 | 第42-47页 |
| ·最大熵模型的理论推导 | 第47-49页 |
| ·模型选择和优化方法 | 第49-50页 |
| ·应用最大熵模型构建自动切分系统 | 第50-54页 |
| 第5章 实验及实验结果分析 | 第54-62页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·实验环境 | 第54页 |
| ·实验数据 | 第54-55页 |
| ·三种算法的实现及结果 | 第55-60页 |
| ·基于HMM 的音节自动切分 | 第55-57页 |
| ·基于归并的音节切分自动机 | 第57-58页 |
| ·基于最大熵模型的自动切分程序 | 第58-60页 |
| ·实验和结果分析 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 | 第70页 |
