基于深度学习的跨领域语音识别研究



基于深度学习的跨领域语音识别研究

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基于深度学习的跨领域语音识别研究

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-10页
第1章引言	第10-16页
1.1 语音识别选题背景与意义	第10-12页
1.2 语音识别的发展与现状	第12-14页
1.3 本文的主要研究问题与内容	第14-15页
1.3.1 研究问题	第14页
1.3.2 研究内容	第14-15页
1.4 论文的结构安排	第15-16页
第2章语音识别理论基础	第16-28页
2.1 语音识别基本原理	第16-17页
2.2 语音识别系统基本构成	第17-26页
2.2.1 声学特征分析	第18-20页
2.2.2 声学模型	第20-22页
2.2.3 语言模型	第22-25页
2.2.4 解码器	第25-26页
2.3 语音识别训练性能评估标准	第26-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第3章深度学习理论基础	第28-41页
3.1 深度学习背景	第28-29页
3.2 深度学习模型的分类	第29-32页
3.2.1 降噪自动编码器	第29-30页
3.2.2 DNN结构	第30-31页
3.2.3 RNN结构	第31-32页
3.2.4 CNN结构	第32页
3.3 深度学习网络训练算法	第32-38页
3.3.1 深度置信网络预训练	第32-36页
3.3.2 使用BP算法来调节网络	第36-38页
3.4 深度学习的关键技术	第38-39页
3.5 深度学习的应用	第39-40页
3.6 本章小结	第40-41页
第4章基于DNN-HMM的声学建模	第41-53页
4.1 DNN-HMM声学建模	第41-43页
4.1.1 GMM与DNN的比较	第41-42页
4.1.2 DNN-HMM混合系统	第42-43页
4.2 Kaldi语音识别系统	第43-45页
4.2.1 Kaldi语音识别工具箱简介	第43-44页
4.2.2 Kaldi语音识别平台搭建	第44-45页
4.3 DNN-HMM声学建模以及解码实验	第45-52页
4.3.1 语料库建设	第45-48页
4.3.2 实验步骤	第48-51页
4.3.3 实验结果分析	第51-52页
4.4 本章小结	第52-53页
第5章跨领域语言模型自适应研究	第53-64页
5.1 语言模型自适应训练常见方法	第53-55页
5.1.1 基于线性插值的自适应方法	第54页
5.1.2 基于最大后验概率的自适应方法	第54-55页
5.1.3 基于最小区分信息的自适应方法	第55页
5.2 跨领域语言模型自适应框架	第55-56页
5.3 基于PPL的语料筛选方法	第56-57页
5.4 基于RNN的语言模型自适应	第57-59页
5.5 实验部分	第59-63页
5.5.1 实验数据准备	第59页
5.5.2 实验过程及结果分析	第59-63页
5.6 本章小结	第63-64页
第6章总结与展望	第64-66页
6.1 工作总结	第64-65页
6.2 工作展望	第65-66页
参考文献	第66-72页
致谢	第72-74页
附录攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果	第74页

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