基于主动学习机制的声学模型扩充方法



基于主动学习机制的声学模型扩充方法

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基于主动学习机制的声学模型扩充方法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-16页
· 课题研究背景和意义	第11-12页
· 背景	第11-12页
· 主动学习机制	第12页
· 意义	第12页
· 国内外研究现状和分析	第12-15页
· 语音识别研究的历史和现状	第12-13页
· 面向模型不匹配问题的研究工作	第13-14页
· 主动学习研究现状	第14-15页
· 本文主要研究内容	第15-16页
第2章语音识别系统框架	第16-28页
· 引言	第16页
· 语音识别系统框架	第16-17页
· 前端处理	第17-18页
· 隐马尔可夫模型	第18-20页
· 模型获得	第19-20页
· 解码	第20页
· 统计语言模型	第20-22页
· 简介	第20-21页
· 平滑处理	第21-22页
· 语言模型评价	第22页
· 连续语音识别解码算法	第22-26页
· Viterbi 帧同步解码算法	第23-24页
· 剪枝策略	第24页
· 令牌传递算法	第24-26页
· 音素为基元的语音识别系统	第26-27页
· 语音识别系统基元	第26页
· 实验数据结果及分析	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第3章声学模型扩充	第28-48页
· 引言	第28页
· 模型扩充方法	第28-29页
· MAP 自适应	第29-32页
· 基于 MAP 的音素模型扩充	第32-40页
· 音素声学模型扩充框架	第32页
· MAP 自适应语料获得	第32-33页
· MAP 自适应获得新模型	第33-34页
· 添加新模型	第34页
· 重新构建识别器	第34-37页
· 实验结果及分析	第37-40页
· 音节形式的异构基元模型扩充	第40-45页
· 音节声学模型扩充框架	第40-41页
· 错误音节语料收集	第41-42页
· 错误音节语料管理	第42页
· 获得异构音节基元	第42-43页
· 重新构建识别器	第43-44页
· 实验结果及分析	第44-45页
· 新模型入口惩罚机制	第45-46页
· 添加模型入口惩罚	第45-46页
· 实验结果及分析	第46页
· 本章小结	第46-48页
第4章基于主动学习机制的语音识别系统	第48-59页
· 引言	第48页
· 主动学习机制	第48-49页
· 基于主动学习机制的语音识别系统框架	第49-53页
· 音节基元在线声学模型扩充	第50-52页
· 实验结果及分析	第52-53页
· 基于后验概率置信度的在线声学模型扩充	第53-59页
· 音节 Lattice	第53-55页
· 置信测度	第55-56页
· 利用后验概率置信度累积错误语料	第56页
· 获得音素基元模型	第56-57页
· 实验结果及分析	第57-58页
· 本章小结	第58-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-66页
致谢	第66页

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