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1.
二阶隐马尔可夫模型及其在计算语言学中的应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下改进的隐马尔可夫模型(HMM)的结构.在传统的隐马尔可夫模型的基础上研究了改进模型的Baum-Welch算法,并导出了改进模型的参数估计公式.  相似文献
2.
基于修正MFCC参数汉语耳语音的话者识别   总被引:11,自引:1,他引:10  
耳语音的话者识别是一个较新的研究课题,许多参数模型与正常音存在差异.例如话者识别中常见的M el倒谱系数(MFCC)应用于耳语音中就存在共振峰和听觉敏感区域定位的偏差.基于对耳语音共振峰位置、能量以及人耳对耳语音听觉模型的研究提出了修正MFCC参数MFCCM和MFCCExp-Log,并结合两种参数的特点,改进了传统隐马尔可夫模型,建立了适用于耳语音的汉语话者识别系统.通过1 600个音的话者识别实验得出采用MFCCM的正确率为88.88%;MFCCExp-Log参数为91.38%;如果采用改进隐马尔可夫模型正确率可以提高到92.31%,均高于传统参数模型.实验表明,修正MFCC参数可以作为表征耳语音特点的参数,它提高了耳语音话者识别系统的识别率.  相似文献
3.
语音识别中HMM与自组织神经网络结合的混合模型   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
基于隐马尔可夫模型和自组织神经网络模型提出了一种用于语音识别的混合模型,给出了训练调整权向量的算法,实验结果表明其在语音识别中具有很好的性能·  相似文献
4.
噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法   总被引:7,自引:1,他引:6  
在噪声环境下如何提高语音信号端点检测的准确性是自动语音识别(ASR)研究中的一个重要课题.常用的基于短时能量的端点检测方法对于能量较低的音节或在信噪比较低的环境下,检测性能不够理想.讨论了一种基于HMM模型的语音信号端点检测方法.先用训练的方法生成背景噪声和废料的模型,再用Viterbi解码算法对待测信号进行处理,并给出了具体的实现方法.实验测试结果表明,基于HMM的端点检测方法的检测性能接近于人工检测,方法是有效的.  相似文献
5.
基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对入侵检测中普遍存在误报与漏报过高的问题,提出了一种基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测新方法.该方法以程序正常执行过程中产生的系统调用序列为研究对象,建立计算机的正常程序行为模型.在入侵检测时,先对测试的系统调用数据用滑动窗口划分得到短序列,再根据正常程序行为的隐马尔可夫模型求得每个测试短序列的输出概率,如果系统调用短序列的输出概率低于给定阈值,则将该短序列标定为“不匹配”,如果测试数据中不匹配的短序列数占总短序列数的百分比超过另一给定阈值,该模型就认为此程序行为异常.实验结果表明,与Forrest和Lee的方法相比,所提方法的检测率的最大提高率可达590%.  相似文献
6.
基于音素的发音质量评价算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
面对广大的外语学习者,计算机辅助语言学习系统已经成为一种最佳的口语学习方式。该文提出了一种新的应用于计算机辅助语言学习系统的面向英语学习人群的发音质量评价算法,名为PASS(phone-basedautomaticscoreforl2speechquality)。PASS算法以基于隐含Markov模型的语音识别和口音自适应技术为基础,考察了音素发音的准确性和流利性信息,定义了音素级的发音质量分数,从而可以综合得到整句的评分结果。在实验室自行采集和精细标注的非母语语音库上与其他评分算法进行比较实验,PASS与专家评分的句子级相关性达到了0.66,优于其他算法。目前PASS算法已经被成功地应用于清华大学出版社的互动式语言学习系统中。  相似文献
7.
基于多相关分组的HMM训练算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
在用多观察序列训练HMM理论的基础上,提出了一种基于对多观察序列按多相关系数分组的HMM训练算法(简称基于多相关分组的HMM训练算法)。该算法避免了直接计算条件概率的困难,与传统的Baum—Welch算法相比,既考虑了训练序列之间的相关性,又不增加计算量。  相似文献
8.
隐Markov模型在剪接位点识别中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
剪接位点的识别是基因识别中的一个重要环节。由于现有的基因识别算法主要关注编码区的整体特性 ,而并不着重考虑个别位点的信息 ,因此难以准确地识别出剪接位点。考虑到剪接位点附近的保守序列的相邻碱基之间应该存在某种相关性 ,利用一阶 Markov链建立了表述这种相关性的模型 ,在此基础之上 ,设计了专门用于剪接拉点识别的隐马氏模型 (HMM)方法。实验结果表明 ,用 HMM描述剪接位点附近序列符合实际情况 ,并且利用这一方法进行剪接位点的识别可以很好地提取位点附近保守序列在边缘分布与条件分布 (转移概率 )上的统计特征。使用该方法对真实剪接位点和虚假剪接位点进行识别 ,识别率均可达 90 %以上。  相似文献
9.
基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了消除机动目标多模型跟踪中人为因素对跟踪精度的影响,提出了一种新的基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪算法.该算法通过对Baum辅助函数的最大化实现隐马尔科夫模型状态转移概率的参数估计,并将估计结果用于交互式多模型算法的设计中,构造出时变马尔科夫状态转移概率的交互式多模型算法,有效地降低了人为因素对机动目标跟踪精度的影响.通过对一个机动目标的跟踪对比,说明了该算法比传统的交互式多模型算法具有更小的跟踪误差和良好的模型跟踪概率.  相似文献
10.
一个改进的汉语词性标注系统   总被引:5,自引:0,他引:5  
汉语词性标注的难点在于确定具有多个词类的词(兼类词)在上下文中的词性。基于兼类词在词典中仅占很小的比例(约为3%),提出了具有双重状态的隐马尔可夫模型,它不但有一个常规的状态转移概率矩阵,还在逻辑上为每个具有多个词类的词保留一个专有的状态转移概率矩阵,使模型从一个状态转移到另一个状态的概率不再和观察无关,提高了模型的精确性。  相似文献
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