语音识别中的归一化状态持续时间隐马尔可夫模型

传统的隐马尔可夫模型的缺点在于不能很好地描述语音信号的动态特性。某些改进算法状态持续时间进行修正,但是也削弱了对实时信号长度变化的适应性。作者在传统的隐马尔夫模型的基础上,通过在引入状态持续时间时,将其归一化。并观察序列长度对它的影响,使之能较好地描述语音信号的动态特性,同时也能较好地自适应描述实时语音信号的长度变化。     

语音识别中隐马尔可夫模型状态数的研究

该文从信息论的观点出发,对语音信号的隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的状态数进行研究,建立了ＨＭＭ的状态数研究的简化模型,指出ＨＭＭ的信息熵是由语音信号的固有熵和附加熵组成。随状态数增加,信息熵趋向固有熵。最后,在综合考虑信息熵和运算量两方面因素情况下,得出了状态数宜在６￣８之间的结论。     

基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别

利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高.     

基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.     

基于隐马尔可夫模型的语音单字识别研究

本文针对线性模型在语音识别中的不足,进行了隐马尔可夫模型(HMM)在语音单字识别中的研究,主要对观察输出概率求解、最佳状态序列寻找、参数估计和模型参数的选择进行了探讨.     

基于隐马尔可夫模型的舰船辐射噪声目标识别

将隐马尔可夫模型引入到舰船噪声目标识别中。选择MEL频率倒谱及其差值参数作为模型的观察序列,分别采用Baum-Welch算法和Viterbi算法对模型进行训练和识别。对这一模型进行了计算机模拟,并利用潜艇、鱼雷和水面舰3类目标的海上实录噪声对其识别性能进行了测试,正确识别率为87%。实验表明,用隐马尔可夫模型对舰船辐射噪声进行目标识别可以取得较好的效果。     

基于隐马尔可夫模型的半挂车制动侧滑状态辨识

为了识别半挂车在制动过程中是否有侧滑的危险,及时将车辆状态反馈给驾驶员以提高车辆主动监控预警,从车辆重心偏移、车速和道路三方面选出对制动侧滑影响较明显的4个特征参数,输入到ADAMS仿真软件进行直线制动仿真实验.建立基于隐马尔可夫模型的制动侧滑辨识模型,采用Baum-Welch算法对模型进行训练,得到似然模型的最优参数...     

基于隐马尔可夫模型的ATM机用户异常行为识别

提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)的ATM机异常行为识别方法.对ATM机前用户存(取)款行为的视频序列用Hu变换提取运动目标的行为特征,采用Baum-Welch算法对正常行为训练并建立隐马尔可夫模型,通过模型输出测试样本序列的概率来识别异常行为.用Matlab对ATM机用户运动行为的模拟视频进行实验仿真,结果表明:该方法对ATM机前的用户行为具有较高的识别率.     

基于因子分析的隐马尔可夫模型

状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷．本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架一基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA)．并导出了HMM-FA的训练算法．理论分析和仿真实验都表明：在训练数据相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG。     

一种基于隐马尔可夫模型的人像识别算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的人脸图像识别方法.对归一化的人脸图像,该方法 2D-DCT变换域提取人脸图像的一维特征矢量.通过对HMM的训练和识别实验表明,文中提出的方法计算量少,运行速度较快,是一种比较适合工程应用的人脸识别算法.     

基于隐马尔可夫模型的非母语说话人口音识别

基于云南境内说话人母语为纳西语、僳僳语的汉语普通话语音，采用隐马尔可夫模型(HMM)，由标准普通话语音库训练得到基线系统的声学模型(HMMSTD)．然后以基线系统的声学模型为初始模型，分别用母语为纳西语、傈僳语的汉语普通话语音训练得到各自的声学模型(HMMNX和HMMLS)，对于未知语音，根据各识别系统的概率得分。采用最大概率准则进行口音的分类判决．实验表明，基于HMM的口音识别系统，其正确识别率达93％。     

基于隐马尔可夫模型人脸识别的研究

提出了基于HMM的人脸识别方法.根据人脸的特点建立HMM模型,然后采用奇异值分解抽取观察序列.通过对观察向量的仿真结果表明,这种方法在提高识别率和缩短计算时间方面都有很大进步.     

基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别

基于块的相关算法来计算光流，并利用光流跟踪双手的运动．双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量，经8方向链码量化后作为观察向量．和直接利用位置信息相比较，提高了识别的鲁棒性．采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势，提出并实现了最大后验概率的训练．对6个双手动态手势的试验表明，耦合隐马尔可夫模型(CHMM)比常规隐马尔可夫模型(HMM)能更有效地对双手动态手势建模．     

基于隐马尔科夫模型的履带行走装置状态识别

针对驱动轮断齿故障对履带车行驶振动的影响,在实验室对小型履带车展开驱动轮正常、断齿状态的路面振动测试.基于隐马尔科夫模型(HMM)的状态识别方法,对履带行走装置在不同运行状态的振动信号进行分析识别,利用小波包分解求出各种状态在不同频带上的能量百分比作为HMM的输入特征向量,建立包含驱动轮正常、断齿两种状态的HMM模型库...     

基于隐马尔可夫模型的火场噪声数学模型

在灭火救援的第一线,无线通信是火场指挥的重要手段,而在复杂多变的火灾现场,高强度的噪声给火场通信带来了严重的影响,不仅会干扰指挥员与作战员之间的信息传递,还会影响作战员的判断能力,造成安全事故发生。分析火场噪声特性并研究降噪技术在消防领域是十分必要和必须的,本文通过分析火场噪声来源和特性,使用隐马尔可夫模型(HMM)建立噪声模型,为火场降噪技术处理提供参考。     

基于隐马尔可夫模型的网络动态风险评估

网络信息的广泛传播导致在传播的过程中出现大量的隐患,对网路安全构成很大的威胁,实时有效的对网络进行动态风险评估变得十分必要。在隐马尔可夫模型的基础上借助于攻击威胁度及遗传算法,并借鉴风险量化的概念对风险评估算法进行了改进,实时有效地提高了评估的可靠性。此外,通过理论分析加以试验检验了此改进方法的时效性。     

基于隐马尔可夫模型的多重序列分析

隐马尔可夫模型是最近几年在许多机器学习领域都得到成功应用的关于序列分析的重要统计模型,特别是在蛋白质家族的识别方面.这主要是由于生物数据的急剧增长导致2个领域(计算科学和生物学)走向结合引起的.探讨了多重序列比对和序列谱隐马尔可夫模型,讨论了隐马尔可夫模型的基本算法以及如何建立HMMs.根据E值和训练分数进行蛋白质家族的识别和分类.     

隐马尔可夫模型的优化及其用于多文本实体识别

针对传统HMM模型存在的上下文信息获取困难、未登录词无法处理等问题,本文提出一种优化的HMM模型。优化后的模型充分考虑了上下文的语义联系和依赖关系,采用Bi-gram指数线性插值算法,消除零概率事件,并对未登录词进行处理。使用改进的Viterbi算法求解最可能的状态序列并输出结果,提高模型的识别效果。使用简历数据集和CCKS2017电子病历数据集进行模型对比验证,实验结果表明,优化的HMM模型的实体识别效果优于传统的HMM模型,在CCKS2017电子病历数据集中的准确率和F1值分别达到91.61%和91.21%,提升了15.84%和11.78%;在简历数据集中的准确率和F1值分别达到91.29%和91.07%,提升了8.67%和6.88%。     

隐马尔可夫模型的拓朴应用

以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,该模型具有更好的鲁棒性,在信噪比较低的情况下,可以提高识别率.     

基于隐马尔可夫模型的自适应站点的研究

提出了一个基于隐马尔可夫模型的自适应站点模型.通过对用户访问序列进行语义分析,提取出访问路径中蕴含的信息需求,依此进行站点调整、页面推荐及预取,全面提升了站点的自适应性能.