| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 口语系统概述 | 第7页 |
| 1．2 口语翻译系统 | 第7-10页 |
| 1．3 人机口语对话系统 | 第10-12页 |
| 1．4 步入网络时代的语音技术和口语系统 | 第12-13页 |
| 1．5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 口语翻译系统技术分析及结构 | 第14-25页 |
| 2．1 口语翻译系统的课题背景 | 第14页 |
| 2．2 口语翻译技术的特点和评析 | 第14-17页 |
| 2．2．1 口语翻译的特点 | 第15-16页 |
| 2．2．2 多引擎协同工作的翻译技术 | 第16-17页 |
| 2．3 多引擎协同口语翻译系统的体系结构 | 第17-20页 |
| 2．3．1 系统设计分析 | 第17-18页 |
| 2．3．2 系统的体系结构 | 第18-20页 |
| 2．4 语料收集和分析 | 第20-24页 |
| 2．5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 口语语音识别器的建立 | 第25-42页 |
| 3．1 语音识别技术分析 | 第25-26页 |
| 3．2 基于HMM的声学模型 | 第26-28页 |
| 3．3 语言模型 | 第28-33页 |
| 3．3．1 统计语言模型 | 第28-30页 |
| 3．3．2 基于词和基于词类的混合统计语言模型 | 第30-32页 |
| 3．3．3 音节填充模型 | 第32-33页 |
| 3．4 搜索策略 | 第33-37页 |
| 3．4．1 Viterbi-Beam搜索算法 | 第33-34页 |
| 3．4．2 语言模型引导的Viterbi-Beam搜索 | 第34-37页 |
| 3．5 话语确认和拒识 | 第37-38页 |
| 3．6 识别器的可移植性 | 第38-39页 |
| 3．7 口语语音识别器的实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3．8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 统计口语理解模型 | 第42-54页 |
| 4．1 统计理解模型的基本结构 | 第42-44页 |
| 4．2 领域知识表示 | 第44-47页 |
| 4．2．1 词类划分 | 第45-46页 |
| 4．2．2 语义格语法 | 第46-47页 |
| 4．3 算法实现 | 第47-51页 |
| 4．3．1 预处理 | 第48页 |
| 4．3．2 训练部分算法 | 第48-50页 |
| 4．3．3 语义框架生成 | 第50-51页 |
| 4．4 特殊现象处理 | 第51-53页 |
| 4．5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 工作总结及展望 | 第54-56页 |
| 5．1 工作总结 | 第54页 |
| 5．2 今后的工作 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |