基于卷积神经网络的不同口音对话自适应识别研究

目录

第一个书签之前

摘 要

ABSTRACT

目 录

1 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 说话人语音分割研究现状

1.2.2 口音分类的研究现状

1.3 本文的研究内容

1.4 本文研究内容与组织结构

1.5 本章小结

2 CALL-CENTER环境介绍及语音研究的基础理论

2.1 CALL-CENTER环境的概念及场景数据特征

2.2 语音信号的生成感知系统及模型

2.2.1 语音信号的生成系统

2.2.2 语音信号的感知系统

2.2.3 语音信号的生成模型

2.3.1 线性预测倒谱参数

2.3.2 美尔频率倒谱参数

2.3.3 语谱图

2.3.4 韵律特征

2.4 MFCC_SPECTROGRAM融合特征的提取

2.5 本章小结

3 基于卷积神经网络的说话人分割方法

3.1 卷积神经网络

3.1.1 卷积神经网络的结构特征及原理

3.1.2 卷积神经网络的训练

3.2 说话人语音分割算法

3.3 融合特征下基于卷积神经网络的说话人语音分割方法

3.3.1 融合特征下基于卷积神经网络的说话人语音训练模型

3.3.2 融合特征下基于卷积神经网络的说话人语音分割模型

3.4 实验分析与结论

3.4.1 实验数据及介绍

3.4.2 数据预处理及数据集构造

3.4.3 实验评估方法

3.4.4 实验结果及分析

3.5 本章小结

4 基于说话人分割的不同口音对话自适应识别

4.1 语音识别系统

4.1.1 语音识别技术及发展

4.1.2 科大讯飞语音识别系统

4.2.1 汉语口音分类的原理

4.2.2 基于说话人分割的不同口音语音识别模型

4.3 实验分析与结论

4.3.1 实验数据及介绍

4.3.2 数据预处理及数据集构造

4.3.3 实验评估方法

4.3.4 实验结果及分析

4.4 本章小结

5 总结和展望

5.1 本文工作总结

5.2 未来工作展望

致 谢

参考文献

附 录

A 作者在攻读学位期间成果目录

B 作者在攻读学位期间参加的项目