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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
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文章使用隐马尔科夫模型（HMM）为理论基础实现的HTK工具包,完成了藏语语音拨号系统的语音模型的建立和声学模型的训练,并验证了识别率,为继续研究藏语连续语音识别提供了理论基础。 相似文献
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情感识别是情感智能与计算机技术相结合的一个崭新的研究课题,情感的计算机自动识别是通向情感计算的第一步。本文针对日常生活中最常见的四种情感状态:生气、高兴、悲伤和惊奇的汉语语音信号的情感识别进行了研究,并研究了基于采用隐马尔可夫模型(HMM)对情感特征数据的情感识别,得出了相关的实验结果。 相似文献
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语音关键字识别是语音识别中的一个重要分支，本文结合关键字——废料模型、HMM比较了关键字识别和连续语音识别的不同，介绍了关键字识别的经典方法及提高识别正确率的方法。 相似文献
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教学技术平台是开展各种教学的必要条件,是现代教育技术的基础。基于ARM11的智能语音识别机器人教学平台,采用Voyager—IIA旅行家二号自主移动机器人作为教学载体,通过将WinCE系统移植到ARM11的开发板上从而实现对机器人进行语音控制。该系统不仅可以在教学过程中为学生提供良好的人机交互,而且在计算机教学中,通过该系统促进相关技术和知识的学习。此外,通过对国内外各种语音识别算法进行对比分析,在研究HMM（隐马尔科夫模型）的基础上重点学习微软的SAPI语音识别引擎,并在WinCE系统上进行了实践应用。 相似文献
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在首要标准下,建构再犯预测的心理模型对于促进罪犯改造质量,推动监狱改造工作的科学发展具有重要意义。介绍了传统的建构模型的方法,也引入了建构再犯预测心理模型的新方法——人工神经网络方法(ANN)。 相似文献
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通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法,以线性预测倒谱系数为特征参数提取算法以及隐马尔可夫模型为建模算法,利用凌阳单片机作硬件平台,实现了声控锁的语音控制功能。实验结果表明,系统性能稳定,识别效果良好。 相似文献
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命名实体是文本中基本的信息元素，是正确理解文本的基础。命名实体识别就是要判断一个文本串是否代表一个命名实体，并确定它的类别，即发现命名实体和标注命名实体。利用了隐马尔可夫模型（HMM，Hidden Markov Model）和改进的隐马尔可夫模型进行英文命名实体的识别。 相似文献
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文章主要介绍了广播电视同步播出监管系统的主要功能、系统的总体框架、各个子系统完成的主要功能以及采用以MFCC（Mel频率倒谱系数）为特征提取算法和隐马尔可夫模型（HMM）为基本语音模型的音频比对的关键技术。 相似文献
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[目的/意义]本研究对正处于演化过程中的话题进行状态识别及趋势预测，为相关部门了解话题现状，对话题进行有效监管提供科学依据。[方法/过程]首先，考虑网民情感，结合话题的新颖度和关注度，构建话题生命周期状态观测指标；其次，基于隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的原理，提出话题生命周期状态识别及趋势预测方法；最后，选用微博话题构建数据集，设计对比实验，验证方法的有效性。[结果/结论]基于GMM-HMM的话题状态识别及趋势预测方法的F1值和准确率均高于87%,MAPE低于3.5%,相较于GaussianHMM和BP神经网络具有较大优势。 相似文献
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在噪声鲁棒语音识别研究中，使用并行模型结合(parallel model combination, PMC)方法得到的模型理论上能够接近匹配噪声环境模型的性能，故成为噪声鲁棒语音识别的重要研究方向。本文首先提出了一种基于前后向差分动态参数的特征MFCC_FWD_BWD，该特征满足PMC对特征构造矩阵可逆的要求。在此基础上，提出了一种用于PMC的新模型——并行子状态隐马尔可夫模型(parallel sub-state hidden Markov model, PSSHMM)，该模型每个状态包含平行关系的子状态，且子状态间存在转移关系。实验表明，PSSHMM模型在各种噪声和SNR下取得了较好的识别效果，特别是对于非平稳噪声，其鲁棒性能非常显著。 相似文献
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为了适应强噪声环境下的语音识别,进行了基于美尔倒谱系数特征及隐马尔可夫模型的识别算法研究,主要对提取语音信号的线性预测系数、端点检测、语音特征参数提取、语音算法识别流程等进行了初步研究,并进行了说话人识别系统的仿真验证。 相似文献
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人工智能技术及其在水土工程中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在人工智能技术体系的基础上,对目前应用较广的人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的实现作了介绍,并总结了二者在水土工程中的研究进展。 相似文献
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中国经济发展水平区域差异的人工神经网络判定 总被引：26，自引：0，他引：26
本文在对目前经济发展水平度量方法进行分析的基础上,运用人工神经网络(ANN)的理论和方法,构建了ANN模型分析中应用最为广泛的BP网络,并对2000年中国31个省、市(自治区)的经济发展水平进行了评价.网络运行结果表明,中国经济发展水平的区域差异显著,评价结果与专家的判断基本近似.根据评价结果,采用最短聚类分析法,将中国区域经济发展水平分为5级,经济发展水平较高的省(市、区)主要分布在东部沿海地区,经济发展水平较低及落后的省(市、区)主要分布在中部和西部地区,中国经济发展水平的区域差异主要表现为东部和中西部及沿海和内地的差异.可见,人工神经网络用于评价经济发展水平简便、实用,且避免了人工确定指标权重的主观性,是一条具有发展和应用前景的途径. 相似文献
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基于人工神经网络(ANN)中自组织特征映射神经网络(Kohonen)的聚类功能,提取7个反映旅游需求发展情况的特征指标,对我国城市居民的旅游需求进行分类,将39个城市分为6类。对分类结果进行了分析,对方法进行了讨论,指出Kohonen网络可以避免传统聚类方法难以克服的一些缺点,是一种具有强大的自学习功能、良好的自组织性和自适应性、能迅速客观地得到聚类结果的聚类方法。 相似文献
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经济活动通常表现为复杂的非线性特性,针对这种特性,给出了用人工神经网络(ANN)模型建立经济活动的预测模型的原理和方法,并描述了构筑于神经网络方法之上及其与神经网络方法相结合的先进的模型方法,为刻画复杂的、非确定的或信息不完整的经济活动对象提供了思路。 相似文献