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基于统计模式识别发音错误自动检测的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-21页
   ·引言第13-14页
   ·CALL系统的发展背景第14-15页
   ·自动发音错误检测概述第15-16页
   ·自动发音错误检测文献回顾第16-18页
     ·基于语音学知识寻找区分性特征的自动发音错误检测第16-17页
     ·基于统计语音识别的自动发音错误检测第17-18页
   ·本论文的主要内容和组织结构第18-21页
第二章 基于统计语音识别发音检错的基本策略第21-37页
   ·引言第21页
   ·HMM介绍第21-31页
     ·HMM的数学定义第22-25页
     ·HMM的经典问题第25-30页
     ·基于HMM的语音识别声学模型第30-31页
   ·基于HMM统计语音模型的发音检错系统第31-35页
     ·系统架构第31-32页
     ·错误检测度量生成算法第32-35页
     ·发音错误检测的方法第35页
   ·本章小结第35-37页
第三章 实验数据库及实验性能度量方法第37-48页
   ·引言第37-38页
   ·实验数据库介绍第38-39页
     ·标准发音声学模型训练数据库第38页
     ·人工标注的错误发音训练数据库和测试数据库第38-39页
     ·PSC80数据库第39页
   ·人工发音检错性能第39-43页
     ·PSC80数据库的人工发音检错性能第40-42页
     ·PSC1392数据库的人工发音检错性能第42页
     ·两个数据库的人工发音检错性能比较第42-43页
   ·实验性能度量方法及实验结果第43-46页
     ·实验性能度量第43-45页
     ·实验配置第45页
     ·实验结果第45-46页
   ·本章小结第46-48页
第四章 基于自适应算法的发音检错策略第48-63页
   ·引言第48-49页
   ·MLLR算法介绍第49-53页
     ·MLLR均值变换的估计第49-50页
     ·MLLR的回归类(Regression Classes)第50-53页
   ·发音检错中的SMLLR自适应算法第53-57页
     ·传统MLLR说话人自适应算法性能第53-54页
     ·SMLLR算法及实验结果第54-57页
   ·SAT算法介绍第57-59页
     ·自适应训练简介第57-58页
     ·SAT介绍第58-59页
   ·SAT算法实验结果第59-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 基于区分性训练的发音检错模型第63-79页
   ·引言第63-64页
   ·语音识别中的区分性训练第64-71页
     ·贝叶斯决策理论(Bayes Decision Theory)准则第64-66页
     ·常见的区分性训练准则第66-70页
     ·区分性训练准则的统一框架第70-71页
   ·发音检错系统中声学模型的区分性训练分析第71-74页
   ·实验结果第74-78页
     ·采用正确发音数据库作为声学模型的训练数据第74-76页
     ·采用含有错误发音的数据库作为声学模型的训练数据第76-78页
   ·本章小结第78-79页
第六章 发音检错的后端处理策略第79-101页
   ·引言第79-80页
   ·三维后端归一化策略第80-92页
     ·说话人相关归一化第80-82页
     ·音素相关归一化第82-86页
     ·上下文得分归一化第86-87页
     ·三维后端归一化策略第87-88页
     ·实验结果第88-92页
   ·基于机器学习的后端处理方法第92-100页
     ·SVM介绍第93-97页
     ·发音检错SVM后端第97-98页
     ·实验结果第98-100页
   ·本章小结第100-101页
第七章 发音检错的声学模型自动改进策略第101-115页
   ·引言第101页
   ·采用包含错误发音的声学模型的必要性分析第101-104页
   ·错误发音的声学建模的策略第104-107页
     ·错误发音多高斯和多模型建模策略第104-105页
     ·错误发音半监督建模策略第105-107页
   ·错误发音的声学建模的实验结果第107-111页
     ·错误发音多高斯策略实验结果第107-108页
     ·错误发音多模型建模策略实验结果第108-110页
     ·错误发音半监督建模策略实验结果第110-111页
   ·发音检错的声学模型自动更新策略及实验结果第111-113页
     ·发音检错的声学模型自动更新策略第111-112页
     ·实验结果第112-113页
   ·本章小结第113-115页
第八章 总结第115-117页
参考文献第117-123页
致谢第123-124页
个人研究经历及博士相关论文第124-125页

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