调型信息在汉语语音识别中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·语音识别的背景和发展 | 第11-13页 |
| ·语音识别系统的构成 | 第13-16页 |
| ·前端处理及特征提取 | 第14-15页 |
| ·声学模型与语言模型 | 第15-16页 |
| ·解码器与后端处理 | 第16页 |
| ·汉语语音识别特点及难点 | 第16-19页 |
| 第2章 HMM 声学模型及参数估计方法 | 第19-29页 |
| ·HMM 的数学定义 | 第19-22页 |
| ·马尔科夫链 | 第19-20页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第20-22页 |
| ·HMM 的三个基本问题 | 第22-27页 |
| ·估计问题 | 第22-24页 |
| ·解码问题 | 第24-25页 |
| ·训练问题 | 第25-27页 |
| ·基于HTK 包开发的语音识别器 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 汉语调型信息及特征提取 | 第29-36页 |
| ·汉语调型信息 | 第29-30页 |
| ·汉语调型信息的特征提取 | 第30-35页 |
| ·SHS（谐波加权法）算法 | 第30-33页 |
| ·ETSI 基频提取算法 | 第33-34页 |
| ·基频的归一化及平滑处理 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 连续语音识别中的调型建模 | 第36-49页 |
| ·连续语音识别调型建模的简介 | 第36-37页 |
| ·单流 HMM 调型建模 | 第37页 |
| ·双流 HMM 建模 | 第37-40页 |
| ·MSD-HMM 调型建模 | 第40-44页 |
| ·MSD-HMM 的基本概念 | 第40页 |
| ·MSD 的数学定义 | 第40-42页 |
| ·基于MSD 的HMM | 第42-43页 |
| ·在基频建模中引入MSD-HMM | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·实验配置 | 第44-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 同步双流区分性训练 | 第49-67页 |
| ·区分性质训练简介 | 第49-50页 |
| ·区分性训练准则 | 第50-55页 |
| ·贝叶斯风险与最大后验概率准则 | 第50-51页 |
| ·MMIE（最大互信息量估计）准则 | 第51-52页 |
| ·MCE（最小分类错误）准则 | 第52-54页 |
| ·MPE（最小音素错误）准则 | 第54-55页 |
| ·区分性准则的优化算法 | 第55-57页 |
| ·GPD 优化算法 | 第55页 |
| ·EBW 优化算法 | 第55-57页 |
| ·同步多流区分性训练 | 第57-61页 |
| ·多流模型在最大似然准则下的推导 | 第57-59页 |
| ·同步多流模型的区分性训练的推导 | 第59-60页 |
| ·同步多流区分性训练的问题 | 第60页 |
| ·MSD-HMM 的同步多流区分性训练的讨论 | 第60-61页 |
| ·异步多流区分性训练的讨论 | 第61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-66页 |
| ·实验配置 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与工作展望 | 第67-70页 |
| ·工作总结 | 第67-68页 |
| ·未来展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第76页 |
| 发表论文 | 第76页 |
| 硕士期间研究经历 | 第76页 |
