基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统建立
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第8-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 ANN/HMM 混合模型 | 第12-32页 |
| ·人工神经网络模型（ANN） | 第12-16页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络隐含层神经元数选择 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络训练算法 | 第15-16页 |
| ·隐马尔科夫模型（HMM） | 第16-24页 |
| ·HMM 概述 | 第17-18页 |
| ·HMM 种类 | 第18-21页 |
| ·HMM 基本算法 | 第21-24页 |
| ·ANN/HMM 混合模型 | 第24-30页 |
| ·ANN/HMM 混合模型的优势 | 第24页 |
| ·ANN 与 HMM 在语音识别中的混合方式 | 第24-28页 |
| ·预测型神经网络与隐马尔可夫模型混合模型 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 ANN/HMM 混合模型系统的建立方法 | 第32-42页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·声学模型的建立 | 第32-39页 |
| ·模型单元的选取 | 第33-34页 |
| ·建立单音素模型 | 第34-36页 |
| ·建立三音素模型 | 第36-37页 |
| ·建立状态绑定的三音素模型 | 第37-38页 |
| ·建立多维高斯混合分布的三音素模型 | 第38页 |
| ·ANN 模型训练算法 | 第38-39页 |
| ·语言模型的建立 | 第39-40页 |
| ·HMM 解码 | 第40-41页 |
| ·令牌传递算法 | 第40-41页 |
| ·令牌解码过程 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 系统框架与实验分析 | 第42-51页 |
| ·ANN/HMM 混合模型系统框架 | 第42-43页 |
| ·语音信号预处理与特征提取 | 第43-44页 |
| ·语音信号预处理 | 第43页 |
| ·语音特征参数提取 | 第43-44页 |
| ·实验数据 | 第44-48页 |
| ·ANN/HMM 混合模型系统性能分析 | 第48-50页 |
| ·测试集数据分布 | 第48-49页 |
| ·系统识别率分析与多路径技术 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历 | 第58页 |
