语音识别技术在通信领域的应用.doc

语音识别技术在通信领域的应用

TOC\o1-2\h\u25790第1章引言 3

248751.1语音识别技术的发展背景 3

171431.2通信领域中的语音识别需求 3

112791.3研究目的与意义 3

19009第2章语音识别技术基础 4

52272.1语音信号处理基础 4

297242.1.1语音信号的特点 4

218052.1.2语音信号的数字化 4

167692.1.3语音信号的预处理 4

240972.2语音识别框架与流程 4

294002.2.1语音识别框架 4

16902.2.2语音识别流程 5

247242.3语音识别算法概述 5

128272.3.1传统语音识别算法 5

4042.3.2深度学习语音识别算法 5

244932.3.3集成学习与端到端模型 5

21958第3章通信领域语音识别关键问题 5

83253.1噪声环境下的语音识别 5

242163.1.1噪声消除技术 5

64313.1.2鲁棒性特征提取方法 5

236113.1.3基于深度学习的噪声鲁棒性语音识别模型 5

20493.1.4噪声环境下语音识别的评价指标与优化策略 5

322053.2非平稳语音信号的识别 5

265593.2.1非平稳语音信号的时间频率分析 5

255583.2.2基于动态调整的语音识别模型 5

117703.2.3非平稳语音信号的端到端识别方法 6

40393.2.4非平稳语音识别的评价指标与优化策略 6

305683.3说话人自适应与模型迁移 6

287623.3.1说话人自适应技术原理与方法 6

125963.3.2深度学习在说话人自适应中的应用 6

312343.3.3模型迁移策略与算法 6

46563.3.4说话人自适应与模型迁移的评价指标与优化策略 6

29647第4章声学模型研究 6

27284.1深度神经网络概述 6

93244.2基于深度学习的声学模型 6

184034.2.1循环神经网络（RNN） 6

102804.2.2长短时记忆网络（LSTM） 6

42404.2.3门控循环单元（GRU） 6

164204.3声学模型训练与优化 7

106724.3.1数据预处理 7

112984.3.2损失函数与优化算法 7

122224.3.3模型正则化与超参数调优 7

275224.3.4模型集成与迁移学习 7

28193第5章与解码器 7

264795.1的构建与训练 7

202735.1.1的定义与作用 7

223595.1.2基于统计的构建 7

44335.1.3基于深度学习的训练 7

312525.1.4的评估与改进 7

45865.2解码器的设计与优化 7

208545.2.1解码器在语音识别中的重要性 7

177535.2.2基于词汇的解码器设计 7

151205.2.3基于有哪些信誉好的足球投注网站的解码器优化 7

273885.2.4解码器功能评价指标 8

226435.3词汇量与的适应性 8

181875.3.1词汇量对功能的影响 8

26225.3.2词汇量与解码器效率的关系 8

143075.3.3适应不同场景的方法 8

73385.3.4面向通信领域的词汇量优化策略 8

27363第6章噪声鲁棒性语音识别技术 8

311006.1噪声对语音识别的影响 8

217826.2噪声抑制与增强方法 8

47396.3基于深度学习的噪声鲁棒性语音识别 8

30266第7章说话人识别与说话人验证 9

43657.1说话人识别技术概述 9

248007.2说话人特征提取与建模 9

312217.2.1说话人特征参数提取 9

63337.2.2说话人建模方法 9

131167.3说话人验证技术在通信领域的应用 9

82997.3.1通信安全 9

325857.3.2智能客服 9

66867.3.3语音 10

254107.3.4远程身份认证 10

15134第8章语音识别在通信领域的应用案例 10

228178.1语音拨号与呼叫控制 10

41058.1.1案例一：基于语音识别的智能拨号应用 10

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