| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 深度学习的几种定义 | 第7-8页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第8-10页 |
| 第二章 语音识别基本原理 | 第10-19页 |
| 2.1 语音信号的预处理 | 第10-15页 |
| 2.1.1 语音信号的预加重 | 第11页 |
| 2.1.2 语音信号的加窗处理 | 第11-13页 |
| 2.1.3 语音信号的端点检测 | 第13-15页 |
| 2.2 语音识别特征提取 | 第15-16页 |
| 2.3 语音识别方法 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 人工神经网络基础 | 第19-26页 |
| 3.1 人工神经元模型 | 第19-20页 |
| 3.2 神经网络应用于机器学习 | 第20-21页 |
| 3.3 BP 算法 | 第21-24页 |
| 3.4 神经网络的优化问题 | 第24-25页 |
| 3.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 深度学习 | 第26-35页 |
| 4.1 深度学习结构 | 第26-30页 |
| 4.1.1 DNN 结构 | 第27-28页 |
| 4.1.2 DBN 结构 | 第28-30页 |
| 4.2 用 RBM 实现深度学习的方法 | 第30-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 Kaldi 语音识别系统 | 第35-40页 |
| 5.1 Kaldi 语音识别平台搭建 | 第35-37页 |
| 5.2 Kaldi 语音识别工具箱简介 | 第37-39页 |
| 5.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 实验过程与结果分析 | 第40-51页 |
| 6.1 数据准备 | 第40-48页 |
| 6.1.1 data/local/dict 文件夹 | 第41-42页 |
| 6.1.2 data/train 文件夹 | 第42-44页 |
| 6.1.3 data/lang 文件夹 | 第44-47页 |
| 6.1.4 G.fst | 第47-48页 |
| 6.2 主要的脚本文件 | 第48-49页 |
| 6.3 结果与分析 | 第49-50页 |
| 6.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55页 |