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基于循环神经网络的蒙古文语言模型研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 课题的研究意义第12-13页
    1.2 语言模型概述与研究现状第13-15页
        1.2.1 语言模型的发展及研究现状第13-14页
        1.2.2 语言模型在语音识别中的发展及研究现状第14-15页
    1.3 本文研究内容与结构安排第15-17页
第二章 蒙古文及其编码概述第17-23页
    2.1 蒙古文简介第17页
    2.2 蒙古文编码特点第17-20页
    2.3 蒙古文中间字符第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 蒙古文语言模型研究第23-35页
    3.1 基于N-gram的蒙古文语言模型第23-25页
        3.1.1 基于N-gram的蒙古文语言模型的基本理论第23-24页
        3.1.2 基于N-gram的蒙古文语言模型的训练过程第24-25页
    3.2 基于RNN的蒙古文语言模型第25-33页
        3.2.1 标准的对RNNLM第25-28页
        3.2.2 CRNNLM第28-30页
        3.2.3 FRNNLM第30-33页
        3.2.4 基于FRNN的蒙古文语言模型的训练过程第33页
    3.3 语言模型的评价标准第33-34页
        3.3.1 困惑度第33-34页
        3.3.2 单词错误率第34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于中间字符的蒙古文语言模型在MASR系统中的实现第35-42页
    4.1 蒙古语语音识别系统概述第35-36页
    4.2 蒙古文语料库预处理第36-38页
    4.3 蒙古语发音词典的建立第38-39页
    4.4 基于中间字符的蒙古文在MASR系统中的转换过程第39-40页
    4.5 语言模型和FRNNLM融合第40-41页
    4.6 本章小结第41-42页
第五章 实验及其结论第42-49页
    5.1 困惑度实验第42-45页
        5.1.1 实验数据第42-43页
        5.1.2 N-gram语言模型实验第43页
        5.1.3 FRNNLM实验第43-45页
    5.2 连续语音识别实验第45-47页
        5.2.1 实验数据第45页
        5.2.2 基于N-gram的语音识别实验第45-46页
        5.2.3 基于FRNNLM的语音识别实验第46页
        5.2.4 基于N-gram和FRNNLM融合的语音识别实验第46-47页
    5.3 本章小结第47-49页
第六章 结论及未来工作第49-51页
    6.1 论文工作总结第49页
    6.2 下一步工作第49-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-56页
攻读硕士期间发表的学术论文第56页

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