| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 智能终端技术 | 第16-21页 |
| 2.1 Android系统架构 | 第16-18页 |
| 2.2 Android App组件 | 第18-19页 |
| 2.2.1 Android四大组件协同工作 | 第18页 |
| 2.2.2 应用运行上下文对象 | 第18-19页 |
| 2.3 Android Studio开发工具 | 第19页 |
| 2.4 服务端框架Flask | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 系统语音交互关键技术 | 第21-34页 |
| 3.1 传统的自然语言处理方法 | 第21-23页 |
| 3.1.1 基于汉语的自然语言处理工具—HanLP | 第22页 |
| 3.1.2 基于正则表达的模版语义解析 | 第22-23页 |
| 3.2 基于深度学习的神经网络简介 | 第23-31页 |
| 3.2.1 循环神经网络(RNN) | 第23-25页 |
| 3.2.2 长短期记忆网络(LSTM) | 第25-28页 |
| 3.2.3 GRU简介 | 第28-29页 |
| 3.2.4 Seq2Seq模型 | 第29-31页 |
| 3.3 Attention机制 | 第31-32页 |
| 3.4 Tensorflow的深度学习框架 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 语音交互系统设计 | 第34-46页 |
| 4.1 语音识别模块设计 | 第34-35页 |
| 4.1.1 系统语音识别解决方案 | 第34页 |
| 4.1.2 语义解析纠错 | 第34-35页 |
| 4.2 语义理解算法整体框架 | 第35-36页 |
| 4.3 特定领域的对话理解处理模块 | 第36-39页 |
| 4.3.1 算法实现 | 第37-39页 |
| 4.4 开放领域的自然语言处理模块 | 第39-45页 |
| 4.4.1 开放领域的自然语言处理框架设计 | 第39-40页 |
| 4.4.2 语料库的选择 | 第40-41页 |
| 4.4.3 进行模型训练 | 第41-43页 |
| 4.4.4 模型评估 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 智能客户端设计与实现 | 第46-62页 |
| 5.1 客户端架构的设计 | 第46-49页 |
| 5.1.1 基于MVP的架构设计思路 | 第46-47页 |
| 5.1.2 MAOMAO-Robot框架设计及分析 | 第47-49页 |
| 5.2 客户端框架设计 | 第49-54页 |
| 5.2.1 语音识别模块 | 第49-51页 |
| 5.2.2 网络访问模块 | 第51-52页 |
| 5.2.3 UI绘制模块 | 第52页 |
| 5.2.4 服务端模块实现详解 | 第52-54页 |
| 5.3 功能模块实现详解 | 第54-60页 |
| 5.3.1 UI的实现 | 第55页 |
| 5.3.2 百度搜索功能实现 | 第55-56页 |
| 5.3.3 拍照功能的设计与实现 | 第56-57页 |
| 5.3.4 备忘录及提醒功能实现 | 第57-59页 |
| 5.3.5 快递订单查询功能 | 第59页 |
| 5.3.6 聊天功能实现 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |