| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·HMM 语音识别器 | 第8-11页 |
| ·语音特征的提取 | 第8-9页 |
| ·HMM 语音识别大意 | 第9-11页 |
| ·HTK 实验平台和Aurora2 数据集 | 第11-12页 |
| ·HTK 实验平台简介 | 第11页 |
| ·Aurora2 数据集描述 | 第11-12页 |
| ·MDT 研究现状和相关工作 | 第12-13页 |
| ·本文的主要贡献和章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 可靠性的确认与加权平均变换 | 第15-20页 |
| ·可靠性的确认 | 第15-17页 |
| ·Hard Mask | 第16页 |
| ·Soft Mask | 第16-17页 |
| ·加权平均变换 | 第17-20页 |
| 第3章 方差膨胀因子 | 第20-31页 |
| ·加性噪声模型下的方差膨胀因子 | 第20-25页 |
| ·加性噪声模型 | 第20-23页 |
| ·方差膨胀因子的推导 | 第23-25页 |
| ·Clean-Training 和Multi-Training 模型方差的比较 | 第25-31页 |
| 第4章 S-加权MDT 算法的实现与评估 | 第31-42页 |
| ·实验平台的设定 | 第31-32页 |
| ·参数的确定及其对识别准确率的影响 | 第32-35页 |
| ·形状参数ρ的确定 | 第33页 |
| ·位置参数θ的确定 | 第33-34页 |
| ·指数p 的确定 | 第34-35页 |
| ·理想情况下的S-加权MDT | 第35-37页 |
| ·带惩罚因子的S-加权MDT | 第37-38页 |
| ·两种实际情况下的S-加权MDT | 第38-39页 |
| ·S-加权MDT 与其他方法的结合 | 第39-40页 |
| ·实验小结 | 第40-42页 |
| 第5章 结论与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 附录A K-L 变换及其与DCT 的关系 | 第46-48页 |
| 附录B 随机大于的定义 | 第48页 |
| 附录C 实验环境 | 第48-49页 |
| 个人简历 | 第49页 |