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基于深度神经网络的语音识别模型研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第17-33页
    1.1 语音识别第17-24页
        1.1.1 语音识别历史回顾第18-21页
        1.1.2 语音识别系统框架第21-24页
    1.2 基于深度神经网络的语音识别研究现状第24-30页
        1.2.1 深度神经网络历史回顾第24-25页
        1.2.2 深度神经网络声学模型第25-29页
        1.2.3 深度神经网络语言校型第29-30页
    1.3 本文的主要内容及组织结构第30-33页
        1.3.1 本文的主要内容第30-31页
        1.3.2 本文的组织结构第31-33页
第二章 基于前馈全连接深度神经网络的声学模型第33-53页
    2.1 前言第33-35页
    2.2 前馈全连接深度神经网络介绍第35-39页
        2.2.1 DNN训练算法第35-37页
        2.2.2 DNN-HMM模型介绍第37-39页
    2.3 基于sigmoid DNN的声学建模研究第39-41页
        2.3.1 基于Dropout的网络初始化第39-40页
        2.3.2 隐层节点递减的网络结构第40-41页
    2.4 基于RL-DNN的声学建模研究第41-44页
        2.4.1 RL-DNN的并行化训练特性第41-43页
        2.4.2 绑定标量规整的RL-DNN第43-44页
    2.5 实验结果与分析第44-51页
        2.5.1 普通话转写任务第44-46页
        2.5.2 Switchboard任务第46-51页
    2.6 本章小结第51-53页
第三章 基于固定长度依次遗忘编码的神经网络语言模型第53-63页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 固定长度依次遗忘编码原理介绍第54-56页
        3.2.1 FOFE第54-55页
        3.2.2 FOFE唯一性证明第55-56页
    3.3 基于FOFE的神经网络语言模型实现第56-58页
    3.4 实验结果与分析第58-60页
        3.4.1 PTB实验结果第58-59页
        3.4.2 Wiki9实验结果第59-60页
    3.5 本章小结第60-63页
第四章 基于前馈序列记忆神经网络的声学模型和语言模型第63-87页
    4.1 前言第63-66页
    4.2 前馈序列记忆神经网络第66-72页
        4.2.1 模型描述第66-68页
        4.2.2 模型分析第68-69页
        4.2.3 高效实现第69-72页
    4.3 简洁的前馈序列记忆神经网络第72-74页
    4.4 深层的前馈序列记忆神经网络第74页
    4.5 实验结果与分析第74-85页
        4.5.1 声学模型实验第74-82页
        4.5.2 语言模型实验第82-85页
    4.6 本章小结第85-87页
第五章 联合优化正交投影和估计的建模方法第87-111页
    5.1 前言第87-89页
    5.2 HOPE模型介绍第89-91页
    5.3 无监督学习HOPE模型第91-96页
        5.3.1 惩罚项D(U)的梯度求导第93页
        5.3.2 噪声模型L_2的梯度求导第93-94页
        5.3.3 信号模型L_1的梯度求导第94-96页
        5.3.4 基于SGD的学习算法第96页
    5.4 基于HOPE学习神经网络第96-102页
        5.4.1 HOPE和神经网络的关系第97-100页
        5.4.2 基于HOPE无监督学习神经网络第100页
        5.4.3 基于HOPE有监督学习神经网络第100-101页
        5.4.4 基于HOPE的深度学习第101-102页
    5.5 实验结果与分析第102-109页
        5.5.1 MNIST:图像分类任务第102-108页
        5.5.2 TIMIT:语音识别任务第108-109页
    5.6 本章小结第109-111页
第六章 总结第111-115页
    6.1 本文的主要贡献与创新点第111-113页
    6.2 后续的研究工作第113-115页
附录A 基于非标准正交投影的无监督HOPE模型推导第115-117页
附录B movMF的偏导推导第117-119页
附录C Bessel函数的数值计算方法第119-121页
参考文献第121-137页
个人简历及在读期间发表的学术论文第137-141页
致谢第141-142页

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