| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·论文研究背景 | 第8页 |
| ·当前国内外研究状况 | 第8-10页 |
| ·ASR 理论研究 | 第8-9页 |
| ·儿童语言教育系统的实践研究 | 第9页 |
| ·小结 | 第9-10页 |
| ·研究目标及内容 | 第10页 |
| ·研究目标 | 第10页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 ASR 概述 | 第11-22页 |
| ·ASR 概述 | 第11-12页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·语音识别系统的组成 | 第12页 |
| ·语音识别系统的预处理 | 第12-13页 |
| ·模板训练方法 | 第13-14页 |
| ·模板匹配方法 | 第14-17页 |
| ·微软语音技术及COM | 第17-21页 |
| ·微软Speech API | 第17-18页 |
| ·COM | 第18-19页 |
| ·COM 接口与COM 组件 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 复合渐进的语音识别自适应方法 | 第22-50页 |
| ·说话人之间与内部的差异(SPEAKER DIFFERENCES) | 第22-23页 |
| ·说话人与说话人的差异 | 第22页 |
| ·说话人内部的差异 | 第22-23页 |
| ·语音识别自适应技术 | 第23-28页 |
| ·自适应技术的分类 | 第23-24页 |
| ·自适应技术实现的主要方法 | 第24-28页 |
| ·最大后验概率（MAP）方法 | 第28-36页 |
| ·MAP 方法和 ML 方法 | 第28-29页 |
| ·MAP 重估技术 | 第29-31页 |
| ·先验知识 | 第31-33页 |
| ·VFS 技术 | 第33-34页 |
| ·MAP 算法实现 | 第34-36页 |
| ·最大似然线性回归（MLLR） | 第36-41页 |
| ·MLLR 方法概述 | 第36-37页 |
| ·回归类与转移矩阵 | 第37页 |
| ·重估转移矩阵 | 第37-40页 |
| ·MLLR 方法的算法实现 | 第40-41页 |
| ·复合渐进自适应 | 第41-46页 |
| ·环境差异的自适应 | 第41页 |
| ·两种自适应技术优缺点的比较 | 第41-43页 |
| ·复合渐进方法的系统框架 | 第43页 |
| ·MAP 模块与 MLLR 模块 | 第43-44页 |
| ·渐进的策略 | 第44-45页 |
| ·复合渐进方法的算法实现 | 第45-46页 |
| ·复合渐进方法的验证性实验 | 第46-49页 |
| ·MAP 与 MLLR 方法的自适应实验 | 第47-49页 |
| ·复合渐进自适应方法 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 儿童语言教育特点分析 | 第50-56页 |
| ·声学基本理论 | 第50页 |
| ·儿童语言学习的特点 | 第50-54页 |
| ·利用现代教育技术手段进行语言教育的方法 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 儿童语言教育软件的设计与实现 | 第56-64页 |
| ·系统设计 | 第56-57页 |
| ·系统功能结构图 | 第56页 |
| ·系统的基本功能及要求 | 第56-57页 |
| ·软件设计实现过程 | 第57-63页 |
| ·设计分析 | 第57-59页 |
| ·实现中文语音识别功能 | 第59-60页 |
| ·VC++、Flash 和微软语音识别引擎之间的通讯 | 第60-61页 |
| ·中文/拼音/英文语音识别功能 | 第61-62页 |
| ·实现发音正误判断动画功能 | 第62-63页 |
| ·TTS 功能的实现 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·论文总结 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 在职学习期间发表的论文 | 第69页 |