| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-33页 |
| ·研究目的和意义 | 第17-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-30页 |
| ·语音文档检索技术的分类 | 第21-25页 |
| ·基于子词Lattice的检索方法 | 第25-29页 |
| ·汉语语音文档检索 | 第29-30页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第30-33页 |
| 第2章 汉语语音文档检索研究平台 | 第33-50页 |
| ·语料库 | 第33-34页 |
| ·语音识别系统 | 第34-43页 |
| ·语音识别技术概述 | 第34-37页 |
| ·音节识别器 | 第37-42页 |
| ·音节识别器的识别性能 | 第42-43页 |
| ·汉语语音文档检索基线系统 | 第43-49页 |
| ·信息检索概述 | 第43-46页 |
| ·基线系统的设计 | 第46-47页 |
| ·基线系统的性能 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 依赖词检出实现的语音文档检索方法 | 第50-67页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·音节Lattice的若干定义及性质 | 第51-52页 |
| ·依赖词检出实现的检索方法 | 第52-59页 |
| ·文档相关度的计算 | 第52-53页 |
| ·词检出算法的分解 | 第53-56页 |
| ·检索系统的构成 | 第56-59页 |
| ·索引去冗余方法 | 第59-60页 |
| ·基于音节后验概率直方图的索引有效成分分析 | 第59-60页 |
| ·去冗余算法 | 第60页 |
| ·实验及分析 | 第60-66页 |
| ·与基线系统检索性能的比较 | 第61-62页 |
| ·在不同尺寸的Lattice上的检索性能比较 | 第62-63页 |
| ·与最优候选上的检索性能的比较 | 第63-64页 |
| ·文档长度和查询词长度对检索性能的影响 | 第64-65页 |
| ·索引去冗余实验 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 基于音节倒排索引的语音文档检索方法 | 第67-83页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·倒排索引结构 | 第68页 |
| ·采用时间匹配机制的检索方法 | 第68-72页 |
| ·索引结构 | 第69-70页 |
| ·查询词搜索算法 | 第70-71页 |
| ·相关度计算 | 第71页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第71页 |
| ·时间尺度上松弛的匹配策略 | 第71页 |
| ·基于后验概率的剪枝方法 | 第71-72页 |
| ·采用位置匹配机制的检索方法 | 第72-78页 |
| ·匹配路径的特定位置后验概率 | 第73-74页 |
| ·索引建立 | 第74-75页 |
| ·查询词搜索算法 | 第75-76页 |
| ·相关度计算 | 第76页 |
| ·算法的计算开销比较 | 第76-77页 |
| ·rank加权 | 第77-78页 |
| ·实验及分析 | 第78-82页 |
| ·基于音节倒排索引的检索方法的性能 | 第78-80页 |
| ·时间松弛匹配策略的有效性 | 第80页 |
| ·剪枝方法的有效性 | 第80-81页 |
| ·rank加权方法的有效性 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 基于邻接音节后验概率矩阵的检索方法 | 第83-99页 |
| ·引言 | 第83-84页 |
| ·语音文档的表示 | 第84页 |
| ·Lattice的邻接音节后验概率矩阵 | 第84-88页 |
| ·Lattice的邻接后验概率矩阵 | 第84-85页 |
| ·Lattice的邻接音节后验概率矩阵 | 第85-86页 |
| ·K步邻接音节对 | 第86页 |
| ·Lattice的K步邻接音节后验概率矩阵 | 第86-88页 |
| ·语音文档的邻接音节后验概率矩阵 | 第88-90页 |
| ·检索方法描述 | 第90-91页 |
| ·索引结构 | 第90-91页 |
| ·在线检索 | 第91页 |
| ·韵律加权 | 第91-93页 |
| ·实验及分析 | 第93-97页 |
| ·整体性能分析 | 第94-96页 |
| ·查询词长度对检索性能的影响 | 第96页 |
| ·K步邻接音节对的有效性 | 第96-97页 |
| ·韵律加权的有效性 | 第97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第6章 基于更低Lattice错误率下界的检索精度提高方法 | 第99-116页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·基于扩充Lattice的检索精度提高方法 | 第100-109页 |
| ·Dempster-Shafe证据理论概述 | 第100-102页 |
| ·最优候选中的识别错误表示 | 第102页 |
| ·音节被识别器遗漏的概率 | 第102-104页 |
| ·替换错误建模 | 第104页 |
| ·应用证据理论实现替换错误的概率估计 | 第104-106页 |
| ·基于局部路径的简化 | 第106页 |
| ·基于扩充Lattice的检索精度提高方法描述 | 第106-108页 |
| ·实验及分析 | 第108-109页 |
| ·基于词片语言模型的语音检索精度提高方法 | 第109-114页 |
| ·词片 | 第109-110页 |
| ·基于互信息的词片选择算法 | 第110-112页 |
| ·基于词片的语言模型 | 第112-113页 |
| ·采用词片识别器的语音检索方法 | 第113页 |
| ·实验结果与分析 | 第113-114页 |
| ·本章小结 | 第114-116页 |
| 结论 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-129页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 个人简历 | 第132页 |