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改进的HMM训练方法在语音识别中的应用
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改进的HMM训练方法在语音识别中的应用
论文目录
 
内容提要第1-7 页
第一章 绪论第7-14 页
　　· 研究背景及现状第7-9 页
　　· 语音识别系统的主要内容第9-12 页
　　　　· 语音识别系统的整体结构第9-10 页
　　　　· 语音识别技术的基本内容第10-11 页
　　　　· 基于统计的语音识别系统第11-12 页
　　· 研究面临的主要困难第12-13 页
　　· 本文的主要工作第13-14 页
第二章 HMM 的基础理论第14-19 页
　　· HMM 的定义第14-16 页
　　　　· 隐马尔可夫过程和 HMM第14-15 页
　　　　· HMM 的数学描述第15-16 页
　　· HMM 的基本算法第16-19 页
　　　　· 前向-后向算法第16-17 页
　　　　· Viterbi 算法第17-18 页
　　　　· Baum-Welch 算法第18-19 页
第三章 HMM 的训练方法第19-32 页
　　· 经典的 Baum-Welch 算法第19-22 页
　　· 基于 MMIE 准则的判别训练方法第22-23 页
　　· 基于梯度上升的参数重估第23-27 页
　　　　· 矩阵求导第23-24 页
　　　　· 偏导数求取第24-25 页
　　　　· 重估算法第25-27 页
　　· 结合进化计算的 MMIE 训练方法第27-32 页
　　　　· 基因表达第28 页
　　　　· 适应度函数第28 页
　　　　· 选择策略第28-29 页
　　　　· 遗传算子第29 页
　　　　· 基因选择算子第29-30 页
　　　　· 模型参数估计方法第30-32 页
第四章 HMM 训练系统的设计第32-46 页
　　· 判别训练系统的框架第32-33 页
　　· 初始模型参数的选取第33-35 页
　　· HMM 模型距离的度量第35-37 页
　　· 比例因子问题第37-41 页
　　· 使用多个观察值序列训练第41-42 页
　　· 克服训练数据不足的方法第42-46 页
第五章 实验与测试第46-54 页
　　· 组成部分第46-51 页
　　　　· 语音库第46-47 页
　　　　· 发音词典第47 页
　　　　· 语言模型第47-48 页
　　　　· 词模型及搜索网络的建立第48-50 页
　　　　· 解码算法的实现第50-51 页
　　· 实验及测试结果第51-54 页
　　　　· 训练集上识别率的实验第52 页
　　　　· 测试集上识别率的实验第52-54 页
参考文献第54-56 页
摘要第56-59 页
Abstract第59-63 页
致谢第63-64 页
导师及作者简介第64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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