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区分性训练和区分性自适应在自动语音识别声学模型优化中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·背景简述第9-11页
   ·自动语音识别系统构成第11-15页
     ·特征提取模块第12页
     ·声学模型第12-14页
     ·语言模型第14页
     ·解码器第14-15页
   ·本文的主要内容和组织结构第15-16页
第2章 基于HMM的声学模型训练及参数优化方法第16-44页
   ·HMM模型基本理论第16-24页
     ·HMM的概念和数学定义第16-18页
     ·HMM应用中的三个基本问题第18-24页
       ·评估问题第19-21页
       ·解码问题第21-22页
       ·训练问题第22-24页
   ·区分性训练准则概述第24-36页
     ·贝叶斯风险第25-26页
     ·MMI准则第26-30页
     ·MPE / MWE准则第30-31页
     ·MCE准则第31-33页
     ·MWCE准则第33-36页
   ·实验和结果第36-43页
     ·以HTK工具为基础的模型训练方法流程第36-37页
     ·区分性训练及渐进式MMI准则在英文数据库上的测试第37-41页
     ·区分性训练在中文识别任务上的测试第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 区分性自适应第44-56页
   ·自适应方法概述第44页
   ·最大后验概率与区分性训练准则的结合第44-46页
   ·线性回归变换与区分性训练准则的结合第46-50页
     ·模型均值参数的变换更新方法第47-49页
     ·模型方差参数的变换更新方法第49-50页
   ·实验和结果第50-55页
   ·本章小结第55-56页
第4章 区分性训练准则指导下的特征线性变换fMPE第56-65页
   ·fMPE原理概述第56页
   ·高维特征向量第56-59页
   ·特征变换矩阵求解第59-61页
   ·实验和结果第61-64页
   ·本章小结第64-65页
第5章 总结与展望第65-70页
   ·本文的主要工作第65-66页
   ·未来展望第66-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
个人简历及在读期间发表的学术论文第76页

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