基于GMM-HMM的声学模型训练研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 语音识别研究意义及背景 | 第9-10页 |
| 1.2 语音识别算法概述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 语音识别研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 声学模型研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于统计特征的语音识别框架 | 第16-25页 |
| 2.1 语音识别原理 | 第16-17页 |
| 2.2 语音识别系统基本构成 | 第17-22页 |
| 2.2.1 声学特征提取 | 第17-19页 |
| 2.2.2 声学模型 | 第19页 |
| 2.2.3 语言模型 | 第19-21页 |
| 2.2.4 解码器 | 第21-22页 |
| 2.3 语音识别及训练性能评估标准 | 第22-23页 |
| 2.4 小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于GMM-HMM声学模型理论 | 第25-46页 |
| 3.1 隐马尔科夫模型基本原理 | 第25-28页 |
| 3.1.1 隐马尔科夫模型的定义 | 第25-26页 |
| 3.1.2 隐马尔科夫模型的分类 | 第26-28页 |
| 3.2 隐马尔科夫模型的经典问题 | 第28-37页 |
| 3.2.1 评估问题 | 第29-30页 |
| 3.2.2 解码问题 | 第30-31页 |
| 3.2.3 训练问题 | 第31-37页 |
| 3.2.3.1 最大似然估计 | 第31-32页 |
| 3.2.3.2 EM算法 | 第32-36页 |
| 3.2.3.3 Baum-Welch算法 | 第36-37页 |
| 3.3 基于GMM-HMM声学模型 | 第37-44页 |
| 3.3.1 声学基元及模型结构选择 | 第38-39页 |
| 3.3.2 GMM在声学模型中的应用 | 第39-41页 |
| 3.3.3 声学模型的参数绑定 | 第41-43页 |
| 3.3.4 声学模型参数初始化问题 | 第43-44页 |
| 3.4 小结 | 第44-46页 |
| 第四章 上下文相关的声学模型训练方法 | 第46-61页 |
| 4.1 实验配置 | 第46-47页 |
| 4.1.1 实验平台搭建 | 第46页 |
| 4.1.2 数据集及词典 | 第46-47页 |
| 4.2 上下文相关声学模型的自动化训练 | 第47-57页 |
| 4.2.1 MFCC特征提取的实现 | 第47-49页 |
| 4.2.2 单音素模型的实现 | 第49-50页 |
| 4.2.3 三音素模型的状态绑定 | 第50-55页 |
| 4.2.3.1 基于最大似然准则的决策树聚类 | 第51-53页 |
| 4.2.3.2 决策树聚类的实现 | 第53-55页 |
| 4.2.4 三音素模型的训练 | 第55-57页 |
| 4.3 实验结果 | 第57-60页 |
| 4.3.1 不同参数重估次数对识别精度的影响 | 第57-58页 |
| 4.3.2 不同训练数据量对识别精度的影响 | 第58页 |
| 4.3.3 决策树阈值对状态数量及模型精度的影响 | 第58-59页 |
| 4.3.4 高斯分量个数对模型精度的影响 | 第59-60页 |
| 4.3.5 单音素模型与三音素模型的识别精度对比 | 第60页 |
| 4.4 小结 | 第60-61页 |
| 第五章 声学模型训练的并行化改进 | 第61-70页 |
| 5.1 基于SGE的多任务并行训练 | 第61-62页 |
| 5.2 基于FIFO管道多线程训练方法 | 第62-69页 |
| 5.2.1 特征提取的并行化实现 | 第63-64页 |
| 5.2.2 参数重估的并行化实现 | 第64-68页 |
| 5.2.2.1 参数重估并行化原理 | 第64-66页 |
| 5.2.2.2 参数重估并行化实验结果 | 第66-67页 |
| 5.2.2.3 参数重估并行化在高斯分裂中的应用 | 第67-68页 |
| 5.2.2.4 与其他文献的比较 | 第68页 |
| 5.2.3 并行化实现效果对比 | 第68-69页 |
| 5.3 小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| Ⅳ-2答辩委员会对论文的评定意见 | 第78页 |
