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基于深度学习的维语语音识别研究

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基于深度学习的维语语音识别研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-18页
  · 语音识别概述第10-11页
  · 语音识别的发展与现状第11-13页
  · 深度学习对语音识别的意义第13-14页
  · 维语语音识别第14-16页
    · 维吾尔语的特点第14-15页
    · 维语语音识别的发展现状及研究意义第15-16页
  · 本文的主要内容及组织结构第16-18页
    · 主要内容第16页
    · 组织结构第16-18页
第二章 语音识别基础理论第18-36页
  · 语音识别基本理论第18-19页
  · 语音信号的预处理第19-21页
    · 语音信号预加重第19页
    · 语音信号加窗分帧处理第19-20页
    · 语音信号端点检测第20-21页
  · 语音识别系统框架第21-35页
    · 声学特征提取第22-25页
    · 声学模型第25-32页
    · 语言模型第32-34页
    · 解码器第34-35页
  · 本章小结第35-36页
第三章 基于DNN-HMM的声学建模第36-45页
  · 深度学习发展第36页
  · 感知器第36-38页
  · 多层感知器网络第38-42页
    · BP算法第39-42页
  · 深度神经网络DNN-HMM声学建模第42页
  · 基于DNN的声学模型训练第42-44页
    · 网络参数配置第43页
    · 训练步骤第43页
    · 实验结果及分析第43-44页
  · 本章小结第44-45页
第四章 基于循环神经网络的声学建模第45-56页
  · 循环神经网络第45-48页
    · 单向RNN第45-46页
    · 双向RNN第46-48页
  · 基于LSTM的循环神经网络第48-54页
    · LSTM前向第49-50页
    · LSTM后向第50-54页
  · 基于RNN的声学模型训练第54-55页
    · 网络参数配置第54页
    · 实验结果与分析第54-55页
  · 本章小结第55-56页
第五章 维语语言模型优化第56-61页
  · N-Gram介绍第56-57页
  · 整词语言模型面临的问题第57-58页
  · 子词语言模型第58-59页
  · 实验结果与分析第59-60页
  · 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
  · 总结第61页
  · 展望第61-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页

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