| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 语音识别发展概述 | 第10-11页 |
| 1.2 研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的工作 | 第12-14页 |
| 第二章 错误检测与错误纠正方法研究 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 错误检测与错误纠正方法介绍 | 第14-16页 |
| 2.3 置信度评价特征 | 第16-17页 |
| 2.4 混淆矩阵相关介绍 | 第17-23页 |
| 2.4.1 网格 | 第17-19页 |
| 2.4.2 混淆网络 | 第19-20页 |
| 2.4.3 后验概率 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 混淆矩阵的生成算法研究 | 第24-32页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 声学单元选取 | 第25-26页 |
| 3.3 混淆矩阵生成方法概述 | 第26-29页 |
| 3.3.1 混淆矩阵生成方法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 基于混淆网络的加权音节混淆矩阵生成算法 | 第28-29页 |
| 3.4 混淆矩阵的进一步改进 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于混淆矩阵的错误纠正算法研究 | 第32-46页 |
| 4.1 引言 | 第32-33页 |
| 4.2 混淆集中候选词的关系研究 | 第33-37页 |
| 4.2.1 语音识别解码中的搜索策略 | 第33-34页 |
| 4.2.2 混淆集与后验概率 | 第34-35页 |
| 4.2.3 混淆集中候选的高维表示 | 第35-36页 |
| 4.2.4 混淆集中候选词的关系 | 第36-37页 |
| 4.3 混淆向量概述与错误纠正应用 | 第37-39页 |
| 4.3.1 原理概述 | 第37-38页 |
| 4.3.2 基于混淆向量进行错误纠正的应用算法 | 第38-39页 |
| 4.4 混淆向量特征的若干相关问题 | 第39-42页 |
| 4.4.1 行向量与列向量的选择 | 第39页 |
| 4.4.2 相似性度量的选择与计算 | 第39-42页 |
| 4.5 基于混淆向量特征的错误纠正实验结果 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 基于相似图的混淆项修正算法 | 第46-56页 |
| 5.1 引言 | 第46-47页 |
| 5.2 基于相似图的混淆项修正算法提出 | 第47-51页 |
| 5.2.1 相似图的介绍 | 第47页 |
| 5.2.2 基于相似图的权重调整算法 | 第47-49页 |
| 5.2.3 基于相似图的混淆项修正算法 | 第49-50页 |
| 5.2.4 实验结果 | 第50-51页 |
| 5.3 在错误检测中的应用 | 第51-54页 |
| 5.3.1 混淆项修正算法提取置信度特征 | 第51-52页 |
| 5.3.2 算法描述 | 第52-53页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第64页 |