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按例查询型关键词识别系统的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景和意义第10页
    1.2 语音关键词检测的发展历程和研究现状第10-12页
    1.3 论文主要工作与研究成果第12-13页
    1.4 论文的组织结构第13-16页
第二章 语音关键词检测技术相关理论第16-26页
    2.1 引言第16页
    2.2 特征表示第16-18页
        2.2.1 TRAP特征第16-17页
        2.2.2 音素后验概率特征第17-18页
    2.3 多层感知机模型第18-19页
    2.4 基于WFST的倒排索引生成算法第19-22页
        2.4.1 算法框图第19页
        2.4.2 算法原理第19-22页
    2.5 模板匹配第22-24页
    2.6 语音关键词检测系统的性能评价指标第24-25页
    2.7 本章小结第25-26页
第三章 基于LC-RC系统的音素识别器第26-36页
    3.1 引言第26页
    3.2 LC-RC系统第26-29页
        3.2.1 LC-RC系统框架第26-27页
        3.2.2 模型训练方法第27-29页
    3.3 ANN-HMM模型与解码第29-31页
        3.3.1 ANN-HMM模型第29-30页
        3.3.2 利用HTK工具进行解码第30-31页
    3.4 音素识别器系统性能实验第31-33页
        3.4.1 数据集说明第31-32页
        3.4.2 系统性能分析第32-33页
    3.5 基于深度神经网的音素识别器第33-35页
        3.5.1 模型训练方法第33-34页
        3.5.2 音素识别器性能对比第34-35页
    3.6 本章小结第35-36页
第四章 基于文本的按例查询型关键词识别系统第36-50页
    4.1 引言第36页
    4.2 基于文本的关键词识别系统框架第36-37页
    4.3 基础系统性能实验第37-42页
        4.3.1 数据集说明第37-38页
        4.3.2 模板语音数量对系统性能的影响第38-39页
        4.3.3 关键词长度对系统性能的影响第39-42页
    4.4 利用子词进行关键词检索第42-44页
        4.4.1 原理说明第42-43页
        4.4.2 系统性能实验第43-44页
    4.5 基于图的重新打分算法第44-49页
        4.5.1 随机游走问题第44-47页
        4.5.2 基于图的重新打分算法第47-48页
        4.5.3 系统性能实验第48-49页
    4.6 本章小结第49-50页
第五章 基于模板匹配的按例查询型关键词识别系统第50-62页
    5.1 引言第50页
    5.2 系统框架第50-51页
    5.3 系统阈值的设定方法第51-54页
        5.3.1 3σ方法第51页
        5.3.2 CAVE-1方法第51-52页
        5.3.3 去除离群点的CAVE-1方法第52-54页
        5.3.4 TWV指标下的阈值设定方法第54页
    5.4 系统性能实验第54-57页
        5.4.1 实验数据集说明第54-55页
        5.4.2 系统性能实验第55-56页
        5.4.3 基于图的重新打分算法对系统性能的影响第56-57页
    5.5 模板得分融合方法第57-58页
        5.5.1 直接融合第57页
        5.5.2 基于Logistic回归的得分融合第57-58页
        5.5.3 得分融合方法对系统性能的影响第58页
    5.6 得分规整技术第58-60页
        5.6.1 得分规整方法对比第58-59页
        5.6.2 得分规整方法对系统性能的影响第59-60页
    5.7 小结第60-62页
第六章 总结与展望第62-64页
    6.1 论文工作总结第62页
    6.2 论文研究展望第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-70页
攻读学位期间发表或已录用的学术论文第70页

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