基于CDHMM/SONN混合模型的带噪语音识别     

齐爱学  侯阿临 《滨州学院学报》2006,22(6):35-38

利用小波变换对含噪语音信号进行特征提取,结合隐马尔可夫和人工神经网络混合模型进行识别的方法,进一步反映语音信号的动态特性、增强抗干扰能力、提高识别率.实验证明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,同传统的HMM模型相比,具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低情况下,识别率比传统的HMM模型有明显提高.  相似文献   

基于HTK的汉语数码语音识别系统,     

钟明辉  李姮  李生华 《贺州学院学报》2009,25(3):133-135

HTK(是一套专门用于建立和处理删的语音处理工具箱,主要应用于语音识别领域,也可用于语音合成、字符识别、模拟DNA排序等多个领域.本文结合隐马尔可夫模型(HMM)原理,利用HTK(HMM ToolKit)语音处理工具箱,实现了汉语数码语音识别系统.实验表明,该系统具有较好的语音识别率,且便于进行二次开发.  相似文献   

隐马尔可夫模型在多序列比对中的应用     

杜世平  李海 《四川教育学院学报》2004,20(9):90-92

目前已获得了大量的生物序列和结构数据 ,传统研究生物序列的方法已面临挑战 ,生物学家已经转向能够处理大量数据的统计方法来研究。隐马尔可夫模型 (HMM )是一个能够通过可观察的数据很好地捕捉真实空间统计性质的随机模型 ,该模型用于生物序列分析是生物信息学 (Bioinformat ics)研究的新领域。序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要方法。文章首先介绍了HMM的基本结构 ,然后着重讨论了HMM在DNA序列之间的多重比对中的应用。  相似文献   

语音识别技术及应用   总被引：5，自引：0，他引：5  

刘向华 《温州职业技术学院学报》2006,6(3):33-35

语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型(HMM)语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术,主要用于大量词汇的语音识别,而且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此,一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。  相似文献   

基于HMM模型的网络课程学习过程多维评价研究     

魏勍颋  邹宏  左有遊 《教育技术导刊》2020,19(5):247-251

网络课程学习过程评价形式单一的问题亟待解决。因此提出一种基于隐马尔可夫模型的多维评价方法,对学生学习事件进行持续跟踪和统计,运用隐马尔可夫模型识别隐含在学习事件序列中不同维度学习状态序列,将其作为网络课程学习过程多维度评价结果。实验表明,该评价方法准确率、精度和召回率分别平均达到 0.64、0.75 和 0.80。基于 HMM 模型的网络课程学习过程多维评价结果可有效反映学生学习状态过程性变化。  相似文献   

轴承故障音频信号诊断方法的仿真实验     

陆汝华 《湘南学院学报》2011,32(5):51-54

基于滚动轴承的音频信号,采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建模,分别利用Matlab和Visual C ++工具,对内圈、外圈、滚动体和保持架等轴承的四个重要部件进行了故障诊断的仿真实验.同时,对Matlab和VisualC++这两种环境下的故障诊断系统开发过程和仿真实验结果进行了比较...  相似文献   

基于HMM的安多藏语非特定人孤立词语音识别研究     

韩清华  于洪志 《教育技术导刊》2010,9(7):173-175

以VC++6.0为开发平台,实现一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的安多藏语孤立词语音识别系统。对有声段语音进行MFCC参数的提取,对提取后的MFCC参数进行矢量量化后训练HMM模型,形成特征模板库,最后进行识别。根据安多藏语的特点,改进端点检测的方法,提高了孤立词语音信号检测的准确性,并进一步提高了识别率。  相似文献   

基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用     

石曼银 《赤峰学院学报(自然科学版)》2013,(18):27-28

本文提出了一种新型的利用Kinect获取深度图像并进行手势轨迹识别的应用方法,该方法称为HMM(隐马尔可夫)手势轨迹识别方法,具体操作步骤为:首先利用Kinect传感器获取深度图像,然后通过OpenNI的手势生成器的手势分析模块获取完整的手势信息,对手部进行形态学处理,识别并跟踪手势,提取手势轨迹,最后运用HMM手势轨迹识别方法进行识别.实践证明,该方法可快速有效地实现手势轨迹的识别.  相似文献   

基于隐马尔可夫模型的本体映射     

尹康银  宋自林  徐平 《东南大学学报》2007,23(3):389-393

当前本体映射方法主要考虑结构映射而且映射精度较低,根据统计理论思想,提出了一种基于隐马尔可夫模型的异构本体映射方法.该方法将概念表示为隐马尔可夫模型、概念的特性、关系、上下文、兄弟、规则等表示为隐马尔可夫模型的状态,通过对实例的学习建立隐马尔可夫模型.利用Viterbi算法确定实例所对应的状态序列,然后采用极大似然估计法确定该实例所对应的模型,从而建立异构本体之间的映射.实验表明,该方法有效地提高了异构本体映射的精度.  相似文献   

基于HMM语音识别的FPGA实现     

华婷婷  李成 《黄山学院学报》2008,10(5)

采用软硬件协同设计的方法,搭建了一个高效地基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）语音识别的FPGA实验验证平台。结合FPGA结构特点,直接使用加法器、乘法器、比较器等建立一个Viterbi算法结构,采用改进的方法计算Viterbi得分和预计算逻辑实现了一种简单的基于HMM的语音模板匹配。实验表明该实现方案是切实可行的,FPGA实验验证平台有利于资源复用,减少工作量,并易于调试,为语音识别其他功能模块的嵌入炎设计打下良好基础．  相似文献   

基于统计的中文四字姓名识别方法     

刘兴义  李成城 《山东商业职业技术学院学报》2012,12(4):88-92

采用统计方法来识别中文四字姓名。该方法将中文四字姓名的识别过程分为姓名候选和姓名求精两个阶段。采用二元隐马尔科夫模型从已经切分好的文本中候选姓名。利用边界规则对候选姓名进行求精。实验结果表明,该方法的召回率为82．9％,准确率为87．3％。  相似文献   

基于隐马尔科夫模型的词性标注     

赵红丹  王希杰 《安阳师范学院学报》2010,(5):9-12

词性标注是中文信息处理领域中的一个重要研究课题。本文首先介绍了隐马尔科夫模型的表示形式和需要解决的问题,然后论述了HMM模型参数估计的方法,并对运用Viterbi算法进行词性标注的基本原理进行了深入的研究。  相似文献   

SARS相关冠状病毒与其他已知冠状病毒的膜蛋白的多序列联配   总被引：1，自引：0，他引：1  

史定华  周晖杰  王斌宾  顾燕红  王翼飞 《上海大学学报(英文版)》2003,7(2):118-123

1　Introduction　SARSisthefirstnewlyidentifiedseriousinfectiousdiseasethathumanbeingisfacingatthebeginningofthe 2 1stcentury .Ithasbeen primarilyrecognizedthatavariantofvirusfromthecoronavirusfamilymightbethecandidatepathogenofSARS ,asreportedbyWHO (WorldHealthOrganization)onApril 2 9,2 0 0 3(http ://www .who .int/csr/sarscountry/en) .　Coronaviruseswerefirstisolatedfromchickensin1937.Therearenowapproximately 15speciesinthisfamily.Coronavirusparticlesareirregularlyshaped ,roundabout 6 0 …  相似文献   

基于隐马尔科夫模型的维吾尔语词性自动标注系统的设计与实现     

艾则孜·吐尔逊  买合木提·买买提 《和田师范专科学校学报》2009,28(5):217-218

词性自动标注是对语料在高层次上进行分析的一个重要组成部分,其结果可以用于很多自然语言处理应用程序当中。而维吾尔语和其它语言一样也存在词兼类现象。本文介绍了维吾尔语词性自动标注系统的设计思想和实现过程。该系统基于隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法来进行词性自动标注。  相似文献   

HMM在说话人识别系统中的实现     

刘云冰  祝彦成  彭静  肖俊  吴传菊 《教育技术导刊》2006,(23)

介绍了隐马尔可夫模型及其主要解决的3个基本问题,以及在说话人识别系统中实现的基本过程,并对256和512码本、文本相关与文本无关进行比对,得出文本相关的识别率更高的结论并分析了其原因。  相似文献   

应用HMM识别在线协作交互模式     

赵东轮  黄荣怀  刘黄玲子  冷静  朱伶俐 《现代教育技术》2008,18(7):73-77

协作学习的本质是协同建构知识的过程,实现该过程主要有三类交互模式:分享信息、协商冲突和共同创造。基于隐马尔可夫模型,以实时交互言论的行为类型为观察序列,以小组讨论状态为状态集合,该论文尝试了上述三类协作交互模式的识别研究。  相似文献   

Ensemble learning HMM for motion recognition and retrieval by Isomap dimension reduction   总被引：1，自引：0，他引：1  

XIANG Jian WENG Jian-guang ZHUANG Yue-ting WU Fei 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(12):2063-2072

INTRODUCTION Now more and more motion capture systems are used to acquire realistic human motion data. Due to the success of the Mocap systems, realistic and highly detailed motion clips are commercially available and widely used for producing animations of human-like characters in a variety of applications, such as simu- lations, video games and animation files. Therefore an efficient motion data recognition and retrieval technique is needed to support motion data processing, such as mot…  相似文献   

基于HMM状态结构调整的非特定人语音识别     

徐向华  朱杰  郭强 《东南大学学报》2004,20(4):427-430

利用HMM模型状态间的混淆度, 提出了一种新的状态结构调整算法, 使不同的状态可以共享相同的高斯混合函数, 并在EM算法的框架下推导出对状态结构调整后的增加参数, 即状态间权值的重估公式. 并对非特定人进行大词汇量汉语连续语音识别实验, 实验结果表明状态结构调整后的系统不仅优于基线系统, 还获得了比传统的参数增加方法更高的识别率, 由此证明了状态结构调整方法的有效性.  相似文献   

汉语语音识别中区分性声调模型及最优集成方法     

黄浩  朱杰 《东南大学学报》2007,23(2):174-178

提出了2种解决汉语语音识别中声调问题的方法:利用区分性方法对基于隐马尔可夫模型(HMM)的声调模型进行训练;提出将区分性训练的声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的最优方法,该方法根据最小音子错误的训练准则以及利用扩展Baum-Welch算法区分性训练与模型相关的概率权重,对声学模型以及声调模型概率进行加权.实验结果表明区分性训练的声调模型能够显著地提高连续语音声调识别率以及大词汇量语音识别系统的识别率,同时区分性的模型权重训练能够在区分性声调模型加入连续语音识别系统之后进一步提高系统的识别性能.  相似文献