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语音识别置信度研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·语音识别发展历史第11-12页
   ·语音识别研究现状及发展趋势第12-13页
   ·语音识别系统的鲁棒性问题第13-14页
   ·语音识别置信度研究的意义第14-15页
   ·本文研究工作和进展第15-16页
   ·论文结构第16-17页
第二章 连续语音识别原理第17-32页
   ·语音识别技术概述第17-19页
   ·连续语音识别基本框架第19-20页
   ·声学特征和声学模型第20-22页
     ·声学特征第20-21页
     ·声学模型第21-22页
   ·语言模型第22-23页
   ·解码器第23-29页
     ·帧同步Viterbi解码第24-27页
     ·A~*堆栈解码第27-29页
     ·解码器输出第29页
   ·语音识别系统的性能评价第29-32页
     ·测试数据的选择第30页
     ·识别精度第30-31页
     ·识别速度第31-32页
第三章 短信语音语料库的建立第32-46页
   ·语料库性能要求第32页
   ·短信注音第32-34页
     ·短信长度调整第32-33页
     ·错别字和标点符号的处理第33页
     ·数字的注音第33页
     ·包含英文短信的处理第33页
     ·多音字的注音第33-34页
   ·语音单元的选择和分类第34-36页
   ·几种三音子选择算法第36-40页
     ·算法一第36-37页
     ·算法二第37-39页
     ·算法三第39-40页
   ·本文采用的算法第40-42页
   ·实验结果与分析第42-44页
     ·各种语音单元覆盖率第42-43页
     ·三音子频率分布第43-44页
   ·语音库的建立第44-46页
第四章 语音识别置信度评价系统第46-56页
   ·语音识别中的置信度问题第46页
   ·置信度评价方法第46-47页
   ·置信度研究方法综述第47-50页
     ·基于预测特征的置信度方法第47-48页
     ·基于后验概率的置信度第48-50页
   ·SVM分类器介绍第50-53页
   ·基于预测特征融合的语音识别置信度第53-54页
   ·实验结果与分析第54-56页
     ·实验设定第54-55页
     ·实验结果第55-56页
第五章 置信度中的特征提取与特征选择第56-68页
   ·上下文特征与动态特征的提出第56-57页
     ·上下文特征第56-57页
     ·动态特征第57页
   ·特征提取与特征选择方法介绍第57-58页
   ·特征选择理论第58-60页
     ·特征选择方法的分类第58-59页
     ·特征选择作为搜索问题第59页
     ·特征选择算法四要素第59-60页
   ·主成分分析(PCA)第60-62页
   ·基于SVM的递归特征消除法第62-63页
   ·实验结果与分析第63-68页
     ·实验设定第64页
     ·实验评价标准第64页
     ·实验系统第64-65页
     ·实验结果第65-67页
     ·实验结果分析第67-68页
第六章 不平衡数据集分类问题第68-77页
   ·不平衡数据集分类简介第68-70页
     ·问题实质探讨第68-69页
     ·不平衡数据分类的性能评价第69-70页
   ·常用的不平衡数据分类方法第70-72页
     ·基于数据采样的方法第70-71页
     ·分类方法第71-72页
     ·综合方法第72页
   ·基于欠采样技术的SVM分类第72-75页
     ·模糊样本集修剪技术第72-74页
     ·指导型欠采样技术第74-75页
   ·随机欠采样方法实验结果第75-77页
第七章 总结与展望第77-79页
   ·论文总结第77-78页
   ·研究展望第78-79页
参考文献第79-85页
致谢第85-86页
攻读学位期间发表的学术论文目录第86页

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