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电话信道下语言辨识技术研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·语言辨识的基本概念第10-12页
   ·语言辨识的发展和回顾第12-15页
   ·语言辨识的原理第15-17页
   ·论文的主要内容第17-20页
第二章 GMM-UBM模型的二元时序扩展模型(GMBM-UBBM)第20-34页
   ·高斯混合模型(GMM)第20-24页
     ·高斯混合模型的定义第20-21页
     ·参数调整算法-EM算法第21-22页
     ·联合分布第22-24页
   ·基于GMM-UBM模型的语言辨识系统第24-27页
     ·全局背景模型UBM第24-25页
     ·每种语言模型的获得第25-26页
     ·对数似然比的计算第26-27页
   ·GMM-UBM模型的二元时序扩展模型GMBM-UBBM第27-31页
     ·问题的提出第27页
     ·GMBM模型第27-29页
     ·GMBM-UBBM模型第29-31页
   ·实验和结果第31-33页
     ·实验设置第31页
     ·GMM-UBM模型的语言辨识实验第31-32页
     ·GMBM-UBBM模型的语言辨识实验第32-33页
   ·小结第33-34页
第三章 GMM模型的区分性训练算法第34-59页
   ·引言第34页
   ·贝叶斯分类器第34-35页
   ·模式分类器设计的最佳准则第35-43页
     ·极大似然估计(Maximal Likelihood Estimation,MLE)准则第35-37页
     ·最大互信息(Maximum Mutual Information,MMI)准则第37-38页
     ·最小分类误差(Minimum Classification Error,MCE)准则第38-43页
   ·MMI准则和MCE准则的具体实现第43-48页
     ·基于MMI准则区分性训练算法的语言辨识第44-47页
     ·基于MCE准则区分性训练算法的语言辨识第47-48页
   ·实验和结果第48-58页
     ·MCE准则的区分性语言辨识系统实验第48-54页
     ·MMI准则的区分性语言辨识系统实验第54-56页
     ·两种准则的语言辨识性能的比较第56-58页
   ·小结第58-59页
第四章 基于GMM区分性训练算法的特征提取第59-70页
   ·问题的提出第59-60页
   ·基于GMM区分性训练算法的特征提取的具体实现第60-68页
     ·MFCC参数的数学表示第60-61页
     ·区分性特征提取的实现第61-67页
     ·高斯滤波器组初值设定第67-68页
   ·实验和结果第68-69页
     ·实验设置第68页
     ·语言辨识实验第68-69页
   ·小结第69-70页
第五章 系统后端处理: 多分类器决策融合第70-82页
   ·融合层次分类第70-71页
   ·融合方式第71-75页
     ·线性组合方式第71-75页
     ·多分类器竞争方式第75页
   ·语言辨识系统的决策级融合第75-79页
     ·融合方式选择第75-76页
     ·参数选择第76页
     ·实验设置第76页
     ·决策级融合实验第76-79页
   ·融合方式分析第79-81页
     ·分类器选择第79-80页
     ·计算量的讨论第80-81页
   ·小结第81-82页
第六章 系统前端处理: 超顺磁性聚类算法第82-99页
   ·说话人聚类第82-86页
     ·相似性测度第82-84页
     ·聚类算法第84-86页
   ·超顺磁性聚类算法第86-92页
     ·Potts模型第86-88页
     ·Potts模型的Monte Carlo模拟: Swendsen-Wang算法第88-89页
     ·数据聚类: 算法的具体描述第89-92页
   ·聚类实验第92-98页
     ·说话人聚类第92-94页
     ·说话人识别第94-96页
     ·单个说话人第96-98页
   ·小结第98-99页
第七章 语言辨识系统的实验第99-104页
   ·语言辨识系统构成第99-100页
   ·其它语言的语言辨识实验第100-103页
   ·小结第103-104页
第八章 总结与展望第104-107页
   ·全文总结第104-105页
   ·进一步研究的展望第105-107页
参考文献第107-117页
攻读博士学位期间发表的论文目录第117-118页
致谢第118-119页
附录 A第119-121页
附录 B第121-125页

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