| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·语音搜索技术的发展史及挑战 | 第11-12页 |
| ·作者主要的研究工作 | 第12-13页 |
| ·论文的主要章节以及组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第14-29页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·语言模型综述 | 第15-19页 |
| ·基于规则的语言模型 | 第15-16页 |
| ·基于统计的语言模型 | 第16-19页 |
| ·统计语言模型的评价准则 | 第16-17页 |
| ·统计语言模型的平滑算法 | 第17-19页 |
| ·加速语音识别解码的优化算法 | 第19-26页 |
| ·传统的剪枝算法 | 第19-24页 |
| ·声学模型剪枝 | 第20页 |
| ·直方图剪枝 | 第20-21页 |
| ·语言模型剪枝 | 第21-24页 |
| ·使用动态缩减词汇表的剪枝算法 | 第24-26页 |
| ·语音识别器的存储空间优化 | 第26-29页 |
| ·剪枝法压缩语言模型 | 第26页 |
| ·矢量量化法压缩语言模型 | 第26-27页 |
| ·基于词语分类建模的语言模型压缩 | 第27页 |
| ·基于N-gram预置文件的语言模型压缩算法 | 第27-29页 |
| 第3章 基于有限状态语法的动态识别网络缩减研究 | 第29-48页 |
| ·HTK语音系统中的有限状态语法网络介绍 | 第30-35页 |
| ·孤立词识别网络 | 第30-32页 |
| ·有限状态语法识别网络 | 第32-35页 |
| ·文法定义法 | 第32-33页 |
| ·sub-lattice定义法 | 第33-35页 |
| ·孤立词识别网络的剪枝算法研究 | 第35-45页 |
| ·重构网络法 | 第35-42页 |
| ·算法实现 | 第36-37页 |
| ·模块时间开销实验结果 | 第37-38页 |
| ·重构网络法和基线系统的实验方案介绍 | 第38-40页 |
| ·重构网络法三种系统的实验结果对比 | 第40-42页 |
| ·缩减网络法实现孤立词识别网络剪枝 | 第42-45页 |
| ·缩减网络法算法描述 | 第42-43页 |
| ·缩减网络法实验及结果分析 | 第43-45页 |
| ·固定句式的网络剪枝算法研究 | 第45-48页 |
| 第4章 连续语音识别中的动态网络缩减研究 | 第48-57页 |
| ·系统框架以及LOOK-AHEAD TREE的结构 | 第48-50页 |
| ·系统结构 | 第48-49页 |
| ·语言模型中look-ahead tree的结构 | 第49-50页 |
| ·使用LMLA TREE做识别剪枝 | 第50-53页 |
| ·确定餐馆和地点之间的映射关系 | 第51页 |
| ·使用LM look-ahead tree查询餐馆信息 | 第51-52页 |
| ·使用词语中的信息进行剪枝 | 第52-53页 |
| ·实验 | 第53-57页 |
| ·识别精度实验 | 第54-55页 |
| ·识别速度实验 | 第55-57页 |
| 第5章 结束语 | 第57-59页 |
| ·论文工作总结 | 第57页 |
| ·进一步的研究工作 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第64页 |