基于循环神经网络的语音识别方案的优化与设计

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基于循环神经网络的语音识别方案的优化与设计

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基于循环神经网络的语音识别方案的优化与设计

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-12页
主要符号对照表	第12-13页
1 引言	第13-19页
1.1 研究背景与意义	第13-14页
1.2 研究现状	第14-16页
1.3 问题识别与定义	第16页
1.4 论文难点与主要研究成果	第16-17页
1.5 论文结构	第17-19页
2 语音识别技术基础与深度神经网络概述	第19-29页
2.1 语音识别系统原理	第19-20页
2.2 语音识别技术背景及相关理论	第20-27页
2.2.1 三音素子状态划分	第20-21页
2.2.2 特征抽取	第21-22页
2.2.3 声学模型	第22-25页
2.2.4 语言模型	第25-26页
2.2.5 语音识别的解码器	第26-27页
2.2.6 语音识别性能评判标准	第27页
2.3 深度神经网络概述	第27-29页
2.3.1 深度神经网络	第27-28页
2.3.2 深度神经网络与传统方法的比较	第28-29页
3 跨层传递提升深度神经网络精度	第29-39页
3.1 多层前馈神经网络	第29-32页
3.1.1 多层前馈神经网络的结构	第29-31页
3.1.2 多层前馈神经网络基线模型配置	第31-32页
3.2 基于t-sne分析隐藏层学到的特征	第32-33页
3.3 隐藏层的帧错误率分析	第33-35页
3.3.1 模型及参数设置	第34页
3.3.2 结果展示与分析	第34-35页
3.4 多层前馈神经网络的跨层传递及实验设置	第35-37页
3.4.1 跨层传递多层前馈神经网络的网络结构	第35-37页
3.4.2 实验设置及结果	第37页
3.5 与其他提升深度神经网络精度方法的比较	第37-38页
3.6 本章总结	第38-39页
4 二值化与线性表示加速循环神经网络的训练与解码	第39-55页
4.1 循环神经网络	第39-43页
4.1.1 传统循环神经网络	第39-41页
4.1.2 长短时记忆循环神经网络LSTM	第41-43页
4.1.3 长短时记忆神经网络基线配置	第43页
4.2 门激活值的稀疏性	第43-45页
4.3 门激活值的线性关系	第45-48页
4.3.1 降维分析	第45-46页
4.3.2 统计分析	第46-48页
4.4 二值化与线性表示的循环神经网络的实现与测试	第48-52页
4.4.1 二值化与线性表示的循环神经网络的网络结构	第48-49页
4.4.2 实验设置及数据	第49-50页
4.4.3 实验结果与分析	第50-52页
4.5 与其他神经网络加速计算方法的比较	第52-54页
4.6 本章小结	第54-55页
5 基于二值化与线性表示的跨层深度循环神经网络	第55-63页
5.1 实验组与参照组模型结构	第55-58页
5.1.1 实验组模型结构	第55-56页
5.1.2 参照组模型结构	第56-57页
5.1.3 实验环境及实验数据	第57-58页
5.2 测试方案	第58-59页
5.2.1 常规测试	第58页
5.2.2 鲁棒性测试	第58-59页
5.2.3 训练及解码时间测试	第59页
5.3 测试结果及分析	第59-62页
5.3.1 测试结果	第59-61页
5.3.2 结果分析	第61-62页
5.4 本章总结	第62-63页
6 在线语音识别系统的设计与实现	第63-71页
6.1 方案选型	第63-64页
6.2 系统架构设计	第64-65页
6.2.1 系统物理架构	第64-65页
6.2.2 系统逻辑架构	第65页
6.3 系统功能模块设计与实现	第65-69页
6.3.1 系统功能模块总述	第66页
6.3.2 Android客户相关模块设计与实现	第66-67页
6.3.3 服务器端相关模块设计与实现	第67-69页
6.4 系统展示	第69-70页
6.5 本章总结	第70-71页
7 总结与展望	第71-73页
7.1 本文工作总结	第71-72页
7.2 未来工作展望	第72-73页
参考文献	第73-75页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果	第75-77页
学位论文数据集	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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