| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 表格 | 第13-14页 |
| 插图 | 第14-15页 |
| 英文缩写对照表 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-28页 |
| ·语音识别发展简史 | 第16-19页 |
| ·语音识别问题 | 第19页 |
| ·语音识别系统构成 | 第19-24页 |
| ·声学特征提取 | 第20页 |
| ·声学模型 | 第20-23页 |
| ·语言模型 | 第23页 |
| ·解码器 | 第23-24页 |
| ·本文主要内容和组织结构 | 第24-28页 |
| 第二章 基于DNN的声学建模方法 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·神经网络发展简史 | 第29-31页 |
| ·DNN的数学表达及训练 | 第31-38页 |
| ·DNN的数学表达 | 第31-32页 |
| ·最小化交叉熵准则下的DNN参数估计 | 第32-34页 |
| ·基于RBM-DBN的DNN参数初始化 | 第34-38页 |
| ·基于DNN的语音识别声学建模 | 第38-39页 |
| ·基于DNN的混合结构模型 | 第38-39页 |
| ·基于DNN的声学特征提取 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 中文音素建模单元集的构建及Tandem特征提取 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·建模单元集 | 第41-44页 |
| ·声韵母建模单元集 | 第41-42页 |
| ·主元音准则 | 第42页 |
| ·BBN-UW-RWTH音素建模单元集系列 | 第42-44页 |
| ·新的音素建模单元集 | 第44页 |
| ·问题集的设计 | 第44-47页 |
| ·扩展元音三角图 | 第45-47页 |
| ·基于DNN的Tandem特征提取 | 第47页 |
| ·实验及结果 | 第47-50页 |
| ·数据集描述 | 第47-48页 |
| ·实验配置 | 第48页 |
| ·基线模型实验及分析 | 第48-50页 |
| ·Tandem特征实验及分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 Bottleneck特征提取及基于非相干训练的去相关 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52-54页 |
| ·基于DNN的bottleneck特征提取 | 第54-56页 |
| ·基于非相干训练算法的bottleneck特征去相关 | 第56-59页 |
| ·最小化权重矩阵的相干性 | 第56-58页 |
| ·最小化bottleneck层线性输出的相关系数 | 第58-59页 |
| ·实验及结果 | 第59-67页 |
| ·数据集描述 | 第59-60页 |
| ·声学模型GMM-HMMs以及DNN-HMMs的基线系统 | 第60-62页 |
| ·提取bottleneck特征的基线系统 | 第62-65页 |
| ·Bottleneck DNN的非相干训练 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 DNN的序贯区分性训练及其在bottleneck特征提取中的应用 | 第68-78页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·DNN的序贯区分性训练 | 第69-72页 |
| ·帧级交叉熵准则的简单回顾 | 第69页 |
| ·序贯区分性训练准则 | 第69-71页 |
| ·序贯区分性训练的平滑 | 第71-72页 |
| ·实验及结果 | 第72-76页 |
| ·数据集描述 | 第72页 |
| ·基线模型训练 | 第72-73页 |
| ·序贯区分性训练 | 第73-75页 |
| ·不同结构的bottleneck DNN | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结 | 第78-82页 |
| ·本文主要工作 | 第78-79页 |
| ·进一步研究方向 | 第79-82页 |
| 参考文献 | 第82-94页 |
| 附录A MMIE准则下目标函数对于状态对数似然值的导数 | 第94-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 研究经历及在读期间发表的学术论文 | 第100-101页 |
