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基于HTK的维吾尔语连续数字语音识别研究

摘要第1-3页
Abstract第3-4页
目录第4-7页
第一章 引言第7-15页
   ·语音识别概述第7-8页
     ·语音识别遇到的困难第7页
     ·语音识别的基本原理第7-8页
   ·语音识别技术的发展和现状第8-10页
     ·国外语音识别技术的发展和现状第9页
     ·国内语音识别技术的发展和现状第9-10页
   ·维吾尔语语音识别研究的意义第10-13页
     ·研究意义第10-12页
     ·维吾尔语语音技术的研究第12-13页
   ·论文的主要工作第13-15页
第二章 连续语音识别系统第15-28页
   ·连续语音识别系统基本结构第15页
   ·语音语料库第15-17页
     ·语音语料的基本特征第16页
     ·语音语料库的特性描述第16-17页
   ·语音信号处理第17-19页
     ·常用的几种端点检测方法第17-18页
     ·基于HMM的端点检测方法第18-19页
   ·声学模型第19-24页
     ·隐马尔可夫模型(HMM)思想及定义第19-21页
     ·HMM中的三个基本问题及其解决方案第21-24页
       ·问题1的求解—前向后向算法第21-22页
       ·问题2的求解—Viterbi算法第22-23页
       ·问题3的求解—Baum-Welch算法第23-24页
   ·语言模型第24-27页
     ·语言模型的分类第25页
     ·基于规则的语言模型第25-26页
     ·统计语言模型第26-27页
     ·基于文法规则和基于统计的方法相结合的语言模型第27页
   ·语音识别器第27-28页
第三章 基于RTK的维吾尔语连续数字识别系统的设计第28-44页
   ·系统框架第28-29页
   ·语音声学分析第29-33页
     ·语音、语料的前期准备工作第29-31页
       ·语音语料的采集第29-30页
       ·维吾尔语的标注第30页
       ·语料库的建立第30-31页
     ·语音预处理和特征提取第31-33页
       ·预处理第31-32页
       ·特征提取第32-33页
   ·基于HMM的维吾尔语声学模型的建立第33-38页
     ·维吾尔语基本音素单元第33-35页
       ·维吾尔语基本音素单元第34页
       ·维吾尔语的音节结构第34-35页
       ·维吾尔语音节的发声特点第35页
     ·维吾尔语语音识别单元的选取第35-37页
     ·音素HMM模型的训练第37页
     ·HMM的嵌入式训练算法第37-38页
   ·维吾尔语连续语音声学模型的优化第38-41页
     ·使用上下文相关模型优化声学模型第38-40页
       ·上下文变化第38-39页
       ·上下相关音素模型第39-40页
     ·增加混合分量优化声学模型第40页
     ·参数捆绑优化声学模型第40-41页
   ·维吾尔语连续数字基于规则的语言模型建立第41-44页
     ·维吾尔语数词语法的形式化表述第41-42页
     ·词节点网络文件的创建第42-43页
     ·字典第43-44页
第四章 基于HTK的维吾尔语连续数字识别系统的实现第44-57页
   ·HTK Toolkit工具简介第44页
   ·系统的实现第44-54页
     ·使用HTK工具创建系统的过程第44-50页
       ·数据准备第46-48页
       ·提取特征矢量MFCC第48页
       ·观察值概率密度第48-49页
       ·模型训练部分第49-50页
     ·语音识别器的实现第50-54页
       ·系统配置文件第50-51页
       ·多线程第51-52页
       ·内存管理第52-53页
       ·输出程序第53-54页
   ·识别实验第54-57页
     ·识别结果的评价标准第54-55页
     ·实验1:三种语音识别基元的比较第55-56页
     ·实验2:高斯混合分量数目的比较第56页
     ·实验3:无上下文规则的语言模型和上下文规则的语言模型第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
   ·总结第57-58页
   ·展望第58-59页
参考文献第59-62页
研究生期间发表论文第62-63页
致谢第63-64页

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