| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 群智感知发展概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 语音识别发展概述 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容与结构说明 | 第13-15页 |
| 第二章 连续汉语语音识别系统相关技术介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 语音识别系统的基本构成 | 第15页 |
| 2.2 系统前端的构成及其原理 | 第15-18页 |
| 2.2.1 预处理 | 第16页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第16-18页 |
| 2.3 系统后端的构成及其原理 | 第18-22页 |
| 2.3.1 声学模型 | 第18-20页 |
| 2.3.2 语言模型 | 第20-21页 |
| 2.3.3 语音解码和搜索算法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 群智感知中语音识别系统的设计 | 第23-37页 |
| 3.1 群智感知中的场景选择和场景适应策略 | 第23-25页 |
| 3.1.1 群智感知中的场景特性分析 | 第23-24页 |
| 3.1.2 声学模型训练和调整策略研究 | 第24-25页 |
| 3.2 群智感知中的话语主题归类和识别策略 | 第25-28页 |
| 3.2.1 群智感知中的话语主题特征分析 | 第26页 |
| 3.2.2 Ngram 语言模型训练和融合策略研究 | 第26-28页 |
| 3.3 离线识别和在线识别互补的语音识别系统的设计 | 第28-30页 |
| 3.3.1 离线语音识别系统的应用范围和设计方案 | 第29页 |
| 3.3.2 在线语音识别系统的应用范围和设计方案 | 第29-30页 |
| 3.4 系统设计 | 第30-36页 |
| 3.4.1 系统各模块及其功能 | 第30-32页 |
| 3.4.2 客户端的类图设计 | 第32-33页 |
| 3.4.3 服务器端的类图设计 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 群智感知中语音识别系统的实现和实验 | 第37-58页 |
| 4.1 Sphinx 语音识别引擎 | 第37-38页 |
| 4.2 基于 Android 和 PocketSphinx 的语音识别系统的实现 | 第38-43页 |
| 4.2.1 Android C/C++编程和平台配置 | 第38-41页 |
| 4.2.2 在 Android 平台上搭建和实现语音识别系统 Demo | 第41-43页 |
| 4.3 场景适应模块的实现和实验 | 第43-48页 |
| 4.3.1 声学模型的调整流程 | 第43-46页 |
| 4.3.2 实验过程和实验结果分析 | 第46-48页 |
| 4.4 话语主题识别模块的实现和实验 | 第48-52页 |
| 4.4.1 混合字典和混合语言模型的生成流程 | 第48-50页 |
| 4.4.2 实验过程和实验结果分析 | 第50-52页 |
| 4.5 语音识别系统 Android 客户端性能测试 | 第52-57页 |
| 4.5.1 词汇量对识别准确率和识别速率的影响 | 第53-55页 |
| 4.5.2 Android 语音识别系统的 CPU 和内存占用率的测试 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结和展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |
