基于关键词/垃圾语音模型优化的关键词识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 选题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文内容及结构 | 第15-17页 |
| 第二章 语音识别理论原理 | 第17-34页 |
| 2.1 语音识别系统 | 第17-19页 |
| 2.2 高斯混合模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 高斯混合模型概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 高斯混合模型参数估计 | 第20-23页 |
| 2.2.2.1 期望最大化算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2.2 高斯混合模型训练 | 第21-23页 |
| 2.3 隐马尔科夫模型 | 第23-32页 |
| 2.3.1 马尔科夫模型 | 第23-26页 |
| 2.3.2 隐马尔科夫模型 | 第26-27页 |
| 2.3.3 HMM的三个基本问题 | 第27-32页 |
| 2.3.3.1 评估问题 | 第28-30页 |
| 2.3.3.2 解码问题 | 第30-31页 |
| 2.3.3.3 参数学习问题 | 第31-32页 |
| 2.4 MFCC特征 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 智能家居关键词识别系统 | 第34-51页 |
| 3.1 系统架构 | 第34-35页 |
| 3.2 语音数据预处理 | 第35页 |
| 3.3 模型训练 | 第35-40页 |
| 3.3.1 训练数据介绍 | 第35-36页 |
| 3.3.2 HMM训练 | 第36-40页 |
| 3.4 解码网络构建 | 第40-44页 |
| 3.4.1 模型加载 | 第40-41页 |
| 3.4.2 网络构建 | 第41-44页 |
| 3.5 解码实现 | 第44-49页 |
| 3.5.1 令牌传递算法 | 第44-46页 |
| 3.5.2 垃圾语音模型 | 第46-47页 |
| 3.5.3 解码算法效率优化 | 第47-49页 |
| 3.5.3.1 剪枝 | 第47-48页 |
| 3.5.3.2 令牌数量限制 | 第48-49页 |
| 3.6 演示系统 | 第49-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 Andriod平台关键词识别系统 | 第51-59页 |
| 4.1 Andriod及系统架构 | 第51-53页 |
| 4.1.1 Andriod系统简介 | 第51-52页 |
| 4.1.2 JNI接口简介 | 第52-53页 |
| 4.2 系统开发 | 第53-55页 |
| 4.2.1 界面开发 | 第53页 |
| 4.2.2 逻辑设计 | 第53-55页 |
| 4.3 接口封装 | 第55-56页 |
| 4.3.1 C++接口封装 | 第55-56页 |
| 4.3.2 JNI接口封装 | 第56页 |
| 4.4 演示系统 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 解码算法优化及实验分析 | 第59-69页 |
| 5.1 解码算法优化 | 第59-64页 |
| 5.1.1 相符度 | 第60-62页 |
| 5.1.2 稳定度 | 第62-64页 |
| 5.2 实验及分析 | 第64-68页 |
| 5.2.1 实验数据 | 第64-65页 |
| 5.2.2 实验设置 | 第65-66页 |
| 5.2.3 实验结果及分析 | 第66-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附件 | 第81页 |
