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语种识别深度学习方法研究

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语种识别深度学习方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
表格索引第12-13页
插图索引第13-15页
算法索引第15-16页
主要符号对照表第16-18页
第一章 绪论第18-34页
  · 语种识别简介第18-24页
    · 语种识别系统框架第19-20页
    · 语音中可区分语种的特征第20-24页
  · 语种识别研究现状第24-26页
    · 基于音素识别器的语种识别方法第24-25页
    · 基于底层声学特征的语种识别方法第25-26页
  · 本文的研究背景第26-29页
  · 本文采用的数据集及性能评测标准第29-30页
    · 测试数据集介绍第29-30页
    · 性能评测标准介绍第30页
  · 本文的主要内容及组织架构第30-34页
    · 本文的主要内容第30-31页
    · 本文的组织架构第31-34页
第二章 语种识别方法综述第34-54页
  · 基于音素识别器的语种识别方法第35-40页
    · PRLM语种识别方法第36-38页
    · PRSVM语种识别方法第38-39页
    · 基于PPR的语种识别方法第39页
    · 基于其它识别单元的语种识别方法第39-40页
  · 基于底层声学特征的语种识别方法第40-50页
    · SDC特征第41-42页
    · GMM-UBM语种识别方法第42-44页
    · GMM-MMI语种识别方法第44-45页
    · GSV-SVM语种识别方法第45-46页
    · 基于因子分析的语种识别方法第46-50页
  · 基于其他特征的语种识别方法第50-52页
    · 基于韵律特征的语种识别方法第50-51页
    · 基于PLLR特征的语种识别方法第51-52页
  · 小结第52-54页
第三章 音素相关深瓶颈特征第54-76页
  · 深度学习理论第55-56页
  · 基于音素状态的特征学习第56-57页
  · 带有瓶颈层的DNN训练及特征提取第57-62页
    · 基于RBM模型的预训练第58-61页
    · 精细调整第61-62页
    · 深瓶颈特征的提取第62页
  · 基于DBF语种识别系统第62-63页
  · 实验第63-74页
    · DBF特征转换函数训练参数第63-64页
    · DBF与传统SDC特征的性能对比第64-67页
    · ivector流形分布第67-68页
    · DBF特征参数的优化配置第68-73页
    · PDBF-TV实验分析第73-74页
  · 小结第74-76页
第四章 融合语种信息的深瓶颈特征第76-92页
  · 基于互信息的区分性训练准则第77-79页
    · 互信息第77-78页
    · 最大互信息准则第78-79页
  · 基于MMI准则的GMM模型训练方法第79-83页
    · MMI准则下基于弱辅助函数的参数估计第82-83页
  · 融合语种信息的深瓶颈特征提取器训练方法第83-86页
  · 快速GMM计算方法第86-88页
  · 实验第88-91页
    · 模型域与特征域对比第88页
    · 特征域与模型域的区分性训练结合第88-90页
    · D~2BF下的TV方法性能分析第90-91页
  · 小结第91-92页
第五章 基于深度学习的语种建模方法第92-108页
  · 基于DNN的TV建模方法改进第93-101页
    · DNN后验计算下的TV建模方法第94-96页
    · 基于DBF的DNN-TV系统建模方法第96-97页
    · 实验第97-101页
  · 基于深度学习的直接建模方法探索第101-107页
    · 循环神经网络第101-104页
    · 基于DNN的语种识别方法第104页
    · 实验第104-107页
  · 小结第107-108页
第六章 总结第108-112页
  · 本文的主要贡献第108-109页
  · 后续的研究展望第109-112页
参考文献第112-122页
附录A GMM参数估计方法第122-126页
附录B TV模型参数估计及ivector提取方法第126-130页
  B.1 ivector的后验概率分布第127-128页
  B.2 GMM超矢量的后验概率分布第128页
  B.3 目标函数优化第128-130页
致谢第130-134页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第134-136页

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