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目次
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本書系統介紹基於新聞語料的俄語連續語音識別方法。全書共分以下幾個部分：基於Kaldi設計實現俄語連續語音識別原型系統，使之具備在線識別和離線識別功能，以驗證聲學模型和語言模型優化算法的有效性，進而為面向特定領域的俄語語音識別實用系統研發提供理論方法、實驗數據和關鍵技術支撐。為了實現上述目標，需要進行如下環環緊扣的操作步驟：俄語語音語料的採集加工處理、俄語文本語料的採集清洗過濾、俄語發音詞典的自動預測生成、聲學模型建模基本單元（音素集）的確定、聲學模型和語言模型的優化等。
作者簡介
馬延周，男，戰略支援部隊信息工程大學洛陽校區，副教授，博士研究生1996-2000，解放軍信息工程大學學員，計算機應用專業2000-2005，解放軍外國語學院基礎部講師2005-2008，解放軍信息工程大學碩士研究生，計算機技術應用2008-2012，解放軍外國語學院基礎部講師2012-2016，解放軍外國語學院博士研究生，語言信息處理(語音識別)2013-2015，中國科學技術大學、科大訊飛研究院訪學，主要研究連續語音識別2016-，解放軍信息工程大學洛陽校區(原解放軍外國語學院)副教授從教18年來，主要承擔計算機類、語言信息類本碩博課程的主講與輔導任務，主持或參與的國家級、省部級、院校級各類項目17余項是，主編或參編的教材4部。科研成果主要集中在多語種的信息處理(如語音識別、關鍵詞識別、聲紋識別等領域)及多語種語料的採集處理等領域。
2016年博士論文獲解放軍外國語學院優秀博士論文，排名第一。
2017年申報河南省優秀博士論文，2018年4月獲批河南省優秀博士論文(當年，全省15篇優秀博士論文)。
2016年博士論文獲解放軍外國語學院優秀博士論文，排名第一。
2017年申報河南省優秀博士論文，2018年4月獲批河南省優秀博士論文(當年，全省15篇優秀博士論文)。
名人/編輯推薦
闡述了語音識別的基本類型，對近60年來國內外俄語連續語音識別研究現狀進行評析；建立聲學模型和語言模型是俄語連續語音識別研究需要解決的關鍵問題。
本研究設計實現的俄語連續語音識別原型系統具有在線識別和離線識別功能，在國內俄語學界和俄語信息處理領域尚屬首次探索性研究，它在一定程度上填補了國內俄語語音識別研究的某些空白，相關成果可為面向特定領域和任務驅動的俄語連續語音識別實用系統研發開闢新途徑。
本研究設計實現的俄語連續語音識別原型系統具有在線識別和離線識別功能，在國內俄語學界和俄語信息處理領域尚屬首次探索性研究，它在一定程度上填補了國內俄語語音識別研究的某些空白，相關成果可為面向特定領域和任務驅動的俄語連續語音識別實用系統研發開闢新途徑。
目次
第一章 語音識別技術研究綜述
1.1 語音識別的定義與分類
1.1.1 語音識別定義
1.1.2 語音識別的分類
1.2 語音識別技術研究進展
1.2.1 語音識別技術的發展概況
1.2.2 國外俄語語音識別技術研究進展
1.2.3 國內俄語語音識別技術研究進展
1.3 語音識別系統基本原理
1.3.1 特徵提取
1.3.2 聲學模型
1.3.3 語言模型
1.3.4 解碼
1.4 語音識別技術研究關注的關鍵問題
本章小結
第二章 語音數據標注規程
2.1 問題描述
2.2 眾包定義及內涵
2.2.1 眾包的基本概念
2.2.2 眾包的基本流程
2.2.3 眾包關鍵問題
2.3 解決方案
2.3.1 質量控制
2.3.2 語音標注平臺構架
2.3.3 標注平臺設計與實現
2.4 語音標注
2.4.1 語音有效性判斷
2.4.2 語音轉寫規範
2.4.3 語音標注規範
2.5 實驗設計與結果分析
2.5.1 實驗設計
2.5.2 結果分析
2.5.3 結論
本章小結
第三章 俄語聲學模型建立
3.1 連續語音識別
3.1.1 連續語音識別整體模型
3.1.2 聲學模型訓練HMM-GMM方法
3.1.3 聲學模型訓練HMM-DNN方法
3.2 俄語語音特徵分析
3.2.1 俄語使用及分佈情況
3.2.2 俄語語音的基本特點
3.2.3 俄語音素的發音特徵
3.2.4 俄語元音音素的隨位變化
3.2.5 俄語輔音音素的隨位變化
3.3 俄語聲學單元選擇
3.3.1 俄語SAMPA音素集
3.3.2 俄語音系表
3.4 實驗設計與結果分析
3.4.1 實驗設計
3.4.2 結果分析
本章小結
第四章 俄語語言模型建立
4.1 文本語料準備與清洗
4.1.1 數據來源篩選
4.1.2 數據爬取
4.1.3 數據去重與清洗
4.1.4 格式化處理
4.2 語言模型簡述
4.2.1 語言模型平滑技術
4.2.2 語言模型剪枝算法
4.3 語言模型訓練流程
4.3.1 語言模型訓練實現
4.3.2 詞典的選擇
4.3.3 LM的剪枝與優化
4.4 實驗結果分析
4.4.1 詞典規模測試
4.4.2 語料規模測試
4.4.3 語言模型剪枝測試
本章小結
第五章 基於Kaldi的俄語語音識別原型系統
5.1 系統設計的目標與原則
5.1.1 系統設計的目標
5.1.2 系統設計的原則
5.2 系統開發環境與整體架構
5.2.1 系統的開發環境
5.2.2 系統整體架構
5.3 Kaldi環境的搭建
5.3.1 Kaldi及實驗環境
5.3.2 Kaldi訓練服務器搭建
5.3.3 AM訓練數據及參數設置
5.3.4 LM訓練數據及參數設置
5.4 Kaldi訓練優化
5.4.1 Kaldi聲學建模
5.4.2 GPU加速
5.5 語音識別原型系統設計
5.5.1 系統GUI設計
5.5.2 在線識別功能
5.5.3 離線識別功能
5.6 實驗設計與結果分析
5.6.1 實驗設計
5.6.2 實驗結果
5.6.3 結果分析
本章小結
結論
參考文獻
附錄A
附錄B
1.1 語音識別的定義與分類
1.1.1 語音識別定義
1.1.2 語音識別的分類
1.2 語音識別技術研究進展
1.2.1 語音識別技術的發展概況
1.2.2 國外俄語語音識別技術研究進展
1.2.3 國內俄語語音識別技術研究進展
1.3 語音識別系統基本原理
1.3.1 特徵提取
1.3.2 聲學模型
1.3.3 語言模型
1.3.4 解碼
1.4 語音識別技術研究關注的關鍵問題
本章小結
第二章 語音數據標注規程
2.1 問題描述
2.2 眾包定義及內涵
2.2.1 眾包的基本概念
2.2.2 眾包的基本流程
2.2.3 眾包關鍵問題
2.3 解決方案
2.3.1 質量控制
2.3.2 語音標注平臺構架
2.3.3 標注平臺設計與實現
2.4 語音標注
2.4.1 語音有效性判斷
2.4.2 語音轉寫規範
2.4.3 語音標注規範
2.5 實驗設計與結果分析
2.5.1 實驗設計
2.5.2 結果分析
2.5.3 結論
本章小結
第三章 俄語聲學模型建立
3.1 連續語音識別
3.1.1 連續語音識別整體模型
3.1.2 聲學模型訓練HMM-GMM方法
3.1.3 聲學模型訓練HMM-DNN方法
3.2 俄語語音特徵分析
3.2.1 俄語使用及分佈情況
3.2.2 俄語語音的基本特點
3.2.3 俄語音素的發音特徵
3.2.4 俄語元音音素的隨位變化
3.2.5 俄語輔音音素的隨位變化
3.3 俄語聲學單元選擇
3.3.1 俄語SAMPA音素集
3.3.2 俄語音系表
3.4 實驗設計與結果分析
3.4.1 實驗設計
3.4.2 結果分析
本章小結
第四章 俄語語言模型建立
4.1 文本語料準備與清洗
4.1.1 數據來源篩選
4.1.2 數據爬取
4.1.3 數據去重與清洗
4.1.4 格式化處理
4.2 語言模型簡述
4.2.1 語言模型平滑技術
4.2.2 語言模型剪枝算法
4.3 語言模型訓練流程
4.3.1 語言模型訓練實現
4.3.2 詞典的選擇
4.3.3 LM的剪枝與優化
4.4 實驗結果分析
4.4.1 詞典規模測試
4.4.2 語料規模測試
4.4.3 語言模型剪枝測試
本章小結
第五章 基於Kaldi的俄語語音識別原型系統
5.1 系統設計的目標與原則
5.1.1 系統設計的目標
5.1.2 系統設計的原則
5.2 系統開發環境與整體架構
5.2.1 系統的開發環境
5.2.2 系統整體架構
5.3 Kaldi環境的搭建
5.3.1 Kaldi及實驗環境
5.3.2 Kaldi訓練服務器搭建
5.3.3 AM訓練數據及參數設置
5.3.4 LM訓練數據及參數設置
5.4 Kaldi訓練優化
5.4.1 Kaldi聲學建模
5.4.2 GPU加速
5.5 語音識別原型系統設計
5.5.1 系統GUI設計
5.5.2 在線識別功能
5.5.3 離線識別功能
5.6 實驗設計與結果分析
5.6.1 實驗設計
5.6.2 實驗結果
5.6.3 結果分析
本章小結
結論
參考文獻
附錄A
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