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藏语连续语音识别的语言模型研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-17页
   ·选题的背景第10-11页
   ·国内外研究现状第11-12页
   ·论文的选题依据第12页
   ·论文的主要工作第12-13页
   ·论文的章节安排第13页
   ·藏语的特点第13-17页
     ·藏语基本特点第13-14页
     ·藏语拉萨话语音系统第14-15页
     ·藏语的拉丁转写第15-17页
第二章 语音识别技术概述第17-28页
   ·语音识别技术的发展和现状第17页
   ·语音识别的应用第17-18页
   ·语音识别的主要技术第18-23页
     ·基于矢量量化技术第18-19页
     ·动态时间归整技术第19-21页
     ·隐马尔科夫模型技术第21-23页
     ·连接词识别技术第23页
   ·语音识别技术的原理第23-26页
     ·声学模型第24-25页
     ·语言模型第25页
     ·解码第25-26页
   ·识别技术的研究意义第26-28页
第三章 语言模型的理论基础第28-36页
   ·语言模型的概念第29页
   ·统计语言模型第29-31页
   ·统计语言模型的衡量标准第31页
   ·统计语言模型中的平滑算法第31-36页
     ·加法平滑算法第32-33页
     ·回退平滑算法第33页
     ·线性插值平滑算法第33-34页
     ·非线性折扣平滑算法第34页
     ·算法小结第34-36页
第四章 藏语tri-gram模型的建立第36-43页
   ·语料库的生成第36-37页
     ·语料库的选取第36页
     ·语料的筛选第36-37页
   ·N-Gram语言模型的建立第37-42页
     ·数据准备第38-39页
     ·映射OOV第39-40页
     ·语言模型的生成第40-42页
   ·测试语言模型的困惑度第42页
   ·更换算法测试第42-43页
第五章 识别系统的实现与评估第43-51页
   ·拉萨话三音子模型第43-44页
   ·解码的原理第44-46页
     ·语音识别中的解码第44-45页
     ·解码算法第45-46页
   ·解码器的操作第46-47页
   ·解码器组织第47-48页
   ·实验结果及分析第48-50页
   ·VC平台上的藏语语音识别系统第50-51页
第六章 总结和展望第51-53页
   ·工作总结第51页
   ·工作展望第51-53页
参考文献第53-56页
在校期间的研究成果第56-57页
致谢第57页

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