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語音識(shí)別及其在農(nóng)業(yè)信息采集中的應(yīng)用

語音識(shí)別及其在農(nóng)業(yè)信息采集中的應(yīng)用

定 價(jià):¥68.00

作 者: 許金普
出版社: 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787511636560 出版時(shí)間: 2018-05-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 82 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  當(dāng)前語音識(shí)別的研究已取得了較為豐碩的成果,在安靜環(huán)境下性能令人滿意,逐漸被應(yīng)用在諸多人機(jī)交互的場合。然而,由于噪聲的存在,語音識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際環(huán)境下性能急劇下降,如何提高語音識(shí)別的噪聲魯棒性,逐漸成為近年來語音識(shí)別的研究熱點(diǎn)。本文主要研究農(nóng)產(chǎn)品市場信息采集作業(yè)環(huán)境中的語音識(shí)別噪聲魯棒性問題,針對當(dāng)前缺乏面向農(nóng)產(chǎn)品市場信息采集領(lǐng)域的語音識(shí)別引擎,而通用領(lǐng)域的識(shí)別算法又不適合解決上述問題,分析環(huán)境的噪聲特點(diǎn),面向非特定人和中小規(guī)模詞匯量的連續(xù)漢語普通話識(shí)別,訓(xùn)練聲學(xué)模型,研究適用于該環(huán)境下的語音識(shí)別魯棒性方法。

作者簡介

  許金普,男,漢族,1979年生,山東博興人。1998年考入山東師范大學(xué)電教系,2002年畢業(yè)。同年7月,進(jìn)入天津師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院學(xué)習(xí),2005年獲得理學(xué)碩士學(xué)位。2005年7月進(jìn)入青島農(nóng)業(yè)大學(xué)(原萊陽農(nóng)學(xué)院)傳播學(xué)院,從事教學(xué)和科研工作,主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。

圖書目錄

第一章引言()


第一節(jié)問題的提出及研究意義()


第二節(jié)語音識(shí)別概述()


一、語音識(shí)別的發(fā)展()


二、語音識(shí)別的分類()


三、基于統(tǒng)計(jì)模型的語音識(shí)別()


第三節(jié)影響語音識(shí)別魯棒性的因素()


第四節(jié)語音識(shí)別及聲學(xué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用()


一、國外研究情況()


二、國內(nèi)研究情況()


第五節(jié)研究內(nèi)容()


第六節(jié)章節(jié)安排()


第二章噪聲魯棒性語音識(shí)別的研究現(xiàn)狀()


第一節(jié)噪聲分類()


一、加性噪聲與乘性噪聲()


二、噪聲特性分析()


第二節(jié)噪聲魯棒性方法研究現(xiàn)狀()


一、語音增強(qiáng)()


二、魯棒性特征提?。ǎ?/p>


三、模型補(bǔ)償()


第三章基于HMM框架的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格語音識(shí)別()


第一節(jié)HMM模型()


一、HMM的概述()


二、HMM的數(shù)學(xué)定義()


三、HMM的三個(gè)基本問題()


第二節(jié)基于HTK的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)構(gòu)建()


一、語音數(shù)據(jù)庫()


二、MFCC特征提?。ǎ?/p>


三、聲學(xué)模型的設(shè)置()


四、識(shí)別性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)()


第四章系統(tǒng)的三音子模型優(yōu)化及特征規(guī)整()


第一節(jié)擴(kuò)展的聲韻母建?;ǎ?/p>


一、漢語語音學(xué)特點(diǎn)()


二、漢語聲母結(jié)構(gòu)()


三、漢語韻母結(jié)構(gòu)()


四、擴(kuò)展的聲韻母識(shí)別基元定義()


第二節(jié)基于決策樹的狀態(tài)共享()


一、決策樹的構(gòu)造()


二、二值問題集的設(shè)計(jì)()


三、結(jié)點(diǎn)分裂準(zhǔn)則()


四、結(jié)點(diǎn)停止分裂()


五、結(jié)點(diǎn)合并()


第三節(jié)增加高斯混合分量()


第四節(jié)倒譜特征歸一化()


第五節(jié)實(shí)驗(yàn)及分析()


一、三音子模型識(shí)別實(shí)驗(yàn)()


二、決策樹狀態(tài)聚類()


三、高斯混合分量增加()


四、倒譜均值方差(CMVN)歸一化()


第五章聯(lián)合譜減增強(qiáng)和失真補(bǔ)償?shù)聂敯粜苑椒ǎǎ?/p>


第一節(jié)譜減法()


一、譜減的基本原理()


二、使用過減(over subtraction)技術(shù)的譜減算法()


第二節(jié)多帶(multi band)譜減法()


第三節(jié)MMSE譜減算法()


第四節(jié)實(shí)驗(yàn)()


一、MMSE譜減法參數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)()


二、不同環(huán)境下聯(lián)合算法實(shí)驗(yàn)()


第六章基于統(tǒng)計(jì)模型的前端增強(qiáng)與失真補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)合()


第一節(jié)MMSE幅度譜估計(jì)()


一、MMSE幅度估計(jì)器()


二、先驗(yàn)SNR的估計(jì)()


第二節(jié)對數(shù)MMSE估計(jì)器()


第三節(jié)MMSE估計(jì)的實(shí)現(xiàn)()


第四節(jié)實(shí)驗(yàn)()


一、采用MMSE估計(jì)器與logMMSE方法增強(qiáng)()


二、MMSE、logMMSE與CMVN聯(lián)合實(shí)驗(yàn)()


三、實(shí)際環(huán)境語音測試()


第五節(jié)算法綜合比較()


第七章結(jié)論及展望()


第一節(jié)研究總結(jié)()


第二節(jié)展望()


參考文獻(xiàn)()


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