小词汇量连续语音识别系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的背景与意义 | 第8页 |
| ·语音识别技术发展的历史及现状 | 第8-10页 |
| ·语音识别系统的应用及研究趋势 | 第10-12页 |
| ·语音识别系统分类 | 第10-11页 |
| ·语音识别技术的应用领域 | 第11-12页 |
| ·实用性方面存在的主要问题和发展趋势 | 第12页 |
| ·本文研究目的及内容 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 语音识别系统概述 | 第14-31页 |
| ·系统框架 | 第14页 |
| ·语音声学分析 | 第14-21页 |
| ·语音信号的预处理 | 第14-17页 |
| ·特征参数的提取 | 第17-21页 |
| ·识别系统的核心算法 | 第21-30页 |
| ·模板匹配法 | 第22-23页 |
| ·统计概率模型法 | 第23-27页 |
| ·人工神经网络法 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 将代数神经网络引入到HMM模型 | 第31-38页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·代数神经网络 | 第31-33页 |
| ·网络的拓扑结构 | 第31-32页 |
| ·代数算法 | 第32-33页 |
| ·基于代数神经网络的孤立词语音识别系统模型 | 第33-35页 |
| ·代数算法与传统BP算法的性能比较 | 第35页 |
| ·代数神经网络与HMM的混合模型 | 第35-37页 |
| ·模型的建立 | 第35-36页 |
| ·状态观测概率的计算 | 第36-37页 |
| ·混合模型的识别算法 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 连续语音识别系统的设计 | 第38-51页 |
| ·系统结构 | 第38页 |
| ·声学单元的选取 | 第38-40页 |
| ·识别网络的构建 | 第40-41页 |
| ·语言模型 | 第40页 |
| ·字典 | 第40页 |
| ·识别网络 | 第40-41页 |
| ·实验用语音库及声学分析 | 第41-43页 |
| ·语音库 | 第41-42页 |
| ·声学分析 | 第42-43页 |
| ·混合模型的建立及训练 | 第43-50页 |
| ·单音素模型的构建 | 第44-45页 |
| ·三音素模型的建立 | 第45-46页 |
| ·状态共享策略 | 第46-49页 |
| ·混合模型的构建和训练 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 实验设计及结果分析 | 第51-57页 |
| ·实验环境 | 第51页 |
| ·实验设计 | 第51-53页 |
| ·语言模型的设计 | 第51页 |
| ·字典的获取 | 第51-52页 |
| ·语音库 | 第52页 |
| ·问题集的设计 | 第52-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·主要结论 | 第57-58页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 硕士期间发表的论文和参与的课题 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
