Разработка алгоритмов для распознавания речи У Вэньцань

Краткое описание

УВэньцань.Разработкаалгоритмовдляраспознаванияречи: диссертация ... кандидата технических наук : 01.04.13. - Москва, 1999. - 133 с. : ил.больше
Цитаты из текста:

стр. 1
^/ : - Ч / •7 / МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) На правах рукописи УВЭНЬЦАНЬРАЗРАБОТКААЛГОРИТМОВДЛЯРАСПОЗНАВАНИЯРЕЧИСпециальность 01.04.13- Электрофизика ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель доктор технических наук

стр. 5
ме­ ханической вибрации и т.д. Понятно, что приборраспознаванияречиоказывает также большую помощь слепым. Оттого, что системыраспознаванияречиприменяются

стр. 25
идляпо­ строения более сложных задачраспознаванияречи, какраспознаваниеслитнойречи, создание больших словарей, независимость от диктора и т.д. Работа

Оглавление диссертациикандидат технических наук У Вэньцань
ВВЕДЕНИЕ.
В. 1. Общие замечания.
В.2. Обзор развития распознавания речи.
В.З. Цель и задачи диссертации.
ГЛАВА 1. Отделение крайних моментов изолированного слова
1.1. Общие сведения.
1.2. Примеры проблем в определении крайних моментов слова
1.3. Алгоритм определения крайних точек слова.
1.4. Результаты испытания.
1.5. Выводы.
ГЛАВА 2. Анализ линейного предсказания.
2.1. Постановка задачи.
2.2. Принцип анализа линейного предсказания.
2.3. Уравнения предсказания.
2.4. Алгоритм Дарбина.
2.5. Выбор порядка р и числа выборок фрейма N.
2.6. Кепстр
2.7. Применение кепстра к распознаванию речи.
2.8. Испытания.
2.9. Выводы.
ГЛАВА 3. Система распознавания изолированных слов на основе трансформации временного масштаба.
3.1. Постановка задачи.
3.2. Общие сведения.
3.3 Алгоритм трансформации временного масштаба.
3.4. Метрика расстояния речевых образов.
3.4.1. Евклидово расстояние.
3.4.2. Взвешенное кепстральное расстояние.
3.4.3. Метрики расстояния для коэффициентов ЛП.
3.5. Две распознающих системы ТВМ.
3.6 Результаты испытания.
3.7 Выводы.
ГЛАВА 4. Векторное квантование.
4.1. Общие сведения
4.2. Основное положение ВК.
4.3. Алгоритм LBG.
4.4. Два метода установки начальной кодовой книги.
4.5 Результаты испытания.
4.6. Выводы.
ГЛАВА 5. Скрытая марковская модель.
5.1. Общие сведения.
5.2. Определение модели НММ.
5.3. Оценивание параметров модели НММ.
5.4. Вычисление Ру[а,А,В].
5.5. Оценка самой вероятной последовательности состояний.
5.6. Типы модели НММ.
5.7. Конкретные проблемы вычисления НММ.
5.7.1. Масштабирование.
5.7.2. Проблема начальных значений.
5.7.3. Множественные последовательности наблюдений.
5.8 Система распознавания речи на основе НММ.
5.9. Выводы.