资源受限情况下基于ASR的关键词检索研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 符号说明 | 第14-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-24页 |
| ·研究背景 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·基于ASR的关键词检索系统框架 | 第18-19页 |
| ·任务集描述与性能评价指标 | 第19-22页 |
| ·任务集描述 | 第19-20页 |
| ·语音识别性能评价指标 | 第20-21页 |
| ·关键词检索性能评价指标 | 第21-22页 |
| ·论文的研究内容 | 第22-23页 |
| ·论文的结构安排 | 第23-24页 |
| 第2章 资源受限情况下自动语音识别系统的建立 | 第24-48页 |
| ·自动语音识别的基本原理 | 第24-27页 |
| ·声学模型的原理和基本方法 | 第27-36页 |
| ·基于HMM的声学模型 | 第28-30页 |
| ·基于GMM-HMM声学模型的最大似然估计 | 第30-31页 |
| ·基于GMM-HMM声学模型的区分性训练 | 第31-33页 |
| ·基于DNN-HMM的声学模型 | 第33-36页 |
| ·资源受限情况下的声学模型优化方法 | 第36-43页 |
| ·基于数据驱动的问题集 | 第36-37页 |
| ·DNN跨语种共享隐层策略 | 第37-38页 |
| ·数据扩充 | 第38-41页 |
| ·声道长度扰动 | 第39-40页 |
| ·数据加噪 | 第40-41页 |
| ·DNN序列-区分性训练 | 第41-43页 |
| ·最大互信息量准则 | 第41-42页 |
| ·最小状态级贝叶斯风险准则 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-47页 |
| ·藏语的实验结果 | 第43-45页 |
| ·泰米尔语的实验结果 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 基于DNN类概率平滑的关键词检索技术 | 第48-58页 |
| ·研究动机 | 第48-50页 |
| ·DNN类概率平滑研究 | 第50-53页 |
| ·线性平滑方法 | 第52页 |
| ·非线性平滑方法 | 第52-53页 |
| ·词格覆盖度 | 第53-54页 |
| ·关键词相关的门限判决方法 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 基于系统融合的关键词检索技术 | 第58-68页 |
| ·系统融合概述 | 第58-60页 |
| ·不同检索单元融合 | 第60-62页 |
| ·基于混淆网络的检索 | 第60-61页 |
| ·基于有限状态转换器的检索 | 第61-62页 |
| ·多系统融合 | 第62-64页 |
| ·不同识别系统融合 | 第62-63页 |
| ·不同解码单元融合 | 第63-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·论文总结 | 第68-69页 |
| ·研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第80页 |
