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面向仪表校验机器人的自然语言理解研究
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面向仪表校验机器人的自然语言理解研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-18页
　　1.1 课题的目的和意义第10-11页
　　1.2 语音识别简介第11-12页
　　1.3 课题的国内外研究现状第12-16页
　　　　1.3.1 语音识别的国外研究现状第12-14页
　　　　1.3.2 语音识别的国内研究现状第14-16页
　　1.4 本文主要研究内容第16-18页
第2章 语音信号预处理及特征提取方法研究第18-30页
　　2.1 引言第18页
　　2.2 语音识别系统总体方案设计第18-19页
　　2.3 语音数据库的创建第19-22页
　　　　2.3.1 录制原始语料第19-20页
　　　　2.3.2 选取识别基元第20-21页
　　　　2.3.3 建立语音标注文件第21-22页
　　2.4 语音信号的预处理第22-24页
　　　　2.4.1 预加重第22-23页
　　　　2.4.2 短时加窗处理第23-24页
　　2.5 特征参数提取第24-29页
　　　　2.5.1 LPCC参数第24-26页
　　　　2.5.2 MFCC参数第26-27页
　　　　2.5.3 LPCC参数与MFCC参数性能比对第27-28页
　　　　2.5.4 39 维特征参数提取第28-29页
　　2.6 本章小结第29-30页
第3章 声学建模及仪表校验指令识别第30-44页
　　3.1 引言第30页
　　3.2 隐马尔可夫模型简介第30-32页
　　3.3 隐马尔可夫模型建模第32-38页
　　　　3.3.1 原始模型定义第33-34页
　　　　3.3.2 模型训练第34-38页
　　3.4 识别模块实现第38-42页
　　　　3.4.1 编写目标语法第38-39页
　　　　3.4.2 Viterbi算法第39-40页
　　　　3.4.3 基于Viterbi算法的令牌传递法第40-42页
　　3.5 仪表校验指令识别实验第42-43页
　　　　3.5.1 Monophone模型识别实验第42页
　　　　3.5.2 Triphone模型识别实验第42-43页
　　3.6 本章小结第43-44页
第4章 面向仪表校验机器人的语言模型训练第44-58页
　　4.1 引言第44页
　　4.2 语言模型简介第44-48页
　　　　4.2.1 基于规则的语言模型第44-45页
　　　　4.2.2 基于统计的语言模型第45-48页
　　4.3 统计语言模型平滑技术第48-53页
　　　　4.3.1 加法平滑技术第48-49页
　　　　4.3.2 回退平滑技术第49-50页
　　　　4.3.3 插值平滑技术第50-53页
　　4.4 面向仪表校验机器人的语言模型总体设计第53页
　　4.5 二元文法统计语言模型建模第53-55页
　　4.6 语言模型应用实验第55-57页
　　4.7 本章小结第57-58页
第5章 说话人自适应技术研究第58-70页
　　5.1 引言第58页
　　5.2 语音自适应技术简介第58-60页
　　　　5.2.1 语音差异性分析第58-59页
　　　　5.2.2 说话人自适应简介第59-60页
　　5.3 MAP算法应用及实验第60-63页
　　　　5.3.1 MAP算法简介第60-62页
　　　　5.3.2 基于MAP算法的自适应实验第62-63页
　　5.4 MLLR算法应用及实验第63-67页
　　　　5.4.1 MLLR算法简介第63-67页
　　　　5.4.2 基于MLLR算法的自适应实验第67页
　　5.5 MAP/MLLR算法相结合的应用与实验第67-69页
　　5.6 本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-77页
致谢第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。
 
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面向仪表校验机器人的自然语言理解
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