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基于卷积神经网络的语音识别研究

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基于卷积神经网络的语音识别研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-16页
  1.1 语音识别概述第11页
  1.2 语音识别的发展与研究现状第11-12页
  1.3 卷积神经网络在语音识别中的应用第12-13页
  1.4 论文主要研究问题和内容第13-14页
    1.4.1 研究问题第13-14页
    1.4.2 研究内容第14页
  1.5 论文结构安排第14-15页
  1.6 本章总结第15-16页
2 语音识别基础理论第16-27页
  2.1 语音识别基本原理第16-17页
  2.2 语音特征提取第17-20页
    2.2.1 语音信号预处理第17-18页
    2.2.2 常用语音信号特征及提取第18-20页
  2.3 声学模型第20-23页
    2.3.1 声学建模单元第21页
    2.3.2 GMM-HMM声学建模第21-23页
  2.4 语言模型第23-24页
  2.5 解码器第24-25页
  2.6 传统语音识别技术的不足之处第25-26页
  2.7 本章总结第26-27页
3 卷积神经网络基本理论第27-41页
  3.1 神经网络基础理论第27-33页
    3.1.1 神经元模型第27-29页
    3.1.2 感知器和多层前馈网络第29-31页
    3.1.3 反向传播算法第31-33页
  3.2 卷积神经网络基本结构及其前向传播第33-37页
    3.2.1 卷积层第34-35页
    3.2.2 池化层第35-36页
    3.2.3 全连接层及softmax输出层第36-37页
  3.3 卷积神经网络的训练第37-40页
  3.4 本章总结第40-41页
4 基于深度卷积神经网络的声学模型构建第41-55页
  4.1 基于CNN-HMM的声学建模第41-43页
  4.2 实验工具及配置第43-47页
    4.2.1 CNTK及Kaldi简介第43-45页
    4.2.2 实验数据集第45页
    4.2.3 实验准备工作第45-47页
  4.3 GMM-HMM基线系统第47页
  4.4 深度卷积神经网络声学建模实验第47-51页
    4.4.1 DNN-HMM声学建模第48-49页
    4.4.2 浅层CNN-HMM声学建模第49-50页
    4.4.3 Deep CNN-HMM声学建模第50-51页
  4.5 实验结果及分析第51-53页
    4.5.1 实验结果第52-53页
    4.5.2 实验分析第53页
  4.6 本章总结第53-55页
5 基于深度卷积神经网络的时-频谱特征提取第55-61页
  5.1 语谱图第55-56页
  5.2 时-频谱特征提取理论基础第56-57页
  5.3 基于深度卷积神经网络的时-频谱特征提取实验第57-60页
    5.3.1 实验设计及步骤第57-59页
    5.3.2 实验结果及分析第59-60页
  5.4 本章总结第60-61页
6 总结与展望第61-63页
  6.1 工作总结第61页
  6.2 未来展望第61-63页
参考文献第63-65页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第65-67页
学位论文数据集第67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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