| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·语音评测的分类、发展背景及现状 | 第11页 |
| ·语音评测问题 | 第11-14页 |
| ·语音评分系统及构成 | 第14页 |
| ·本文的主要内容、创新及组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 文本相关评测技术原理及实现 | 第16-27页 |
| ·文本相关评测系统的实现 | 第16-18页 |
| ·声特征提取和声学模型简介 | 第18-21页 |
| ·MFCC 特征简介 | 第18-19页 |
| ·HMM 简介 | 第19-21页 |
| ·评分算法及系统性能的衡量 | 第21-24页 |
| ·后验概率算法在评测中的使用 | 第21-22页 |
| ·评分模型的训练及机器分的计算 | 第22-23页 |
| ·评测系统性能的度量方法 | 第23-24页 |
| ·改进评测系统鲁棒性的常用方法 | 第24-26页 |
| ·倒谱均值归整(Cepstrum Mean Normalization, CMN) | 第24-25页 |
| ·声学模型自适应(Acoustic Model Adaptation) | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 背诵题评分系统的实现 | 第27-40页 |
| ·背诵题介绍 | 第27-28页 |
| ·背诵题流程搭建 | 第28-32页 |
| ·声学模型自适应 | 第29页 |
| ·识别网络的搭建 | 第29-30页 |
| ·评分特征的提取 | 第30-32页 |
| ·实验与结果分析 | 第32-38页 |
| ·实验配置 | 第32-33页 |
| ·实验及结果 | 第33-36页 |
| ·实验分析 | 第36页 |
| ·背诵题网络的进一步分析 | 第36-37页 |
| ·系统最终性能 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38页 |
| ·工作展望 | 第38-40页 |
| 第四章 复述题评分系统的实现 | 第40-61页 |
| ·复述题评测介绍 | 第40-46页 |
| ·复述题的考察方式及变体 | 第40-41页 |
| ·复述题题型研究及评测现况 | 第41-43页 |
| ·数据库介绍 | 第43-44页 |
| ·复述题自动评测特点及技术路线介绍 | 第44-46页 |
| ·特征端的改进――VTS 的引入 | 第46-47页 |
| ·VTS 原理 | 第46-47页 |
| ·VTS 实验结果与分析 | 第47页 |
| ·识别端――用语言模型代替识别网络 | 第47-52页 |
| ·语言模型介绍 | 第48页 |
| ·复述题的语言模型裁剪 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·评分端介绍 | 第52-57页 |
| ·基于词图的识别结果表示 | 第52-54页 |
| ·复述题评分特征提取 | 第54-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-57页 |
| ·实验最终性能 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58页 |
| ·工作展望 | 第58-61页 |
| 第五章 结束语 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·硕士期间研究经历 | 第62页 |
| ·发表论文 | 第62-63页 |
| 插图索引 | 第63-64页 |
| 表格索引 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |