什么是HMM

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HMM(9826) HMM(9826)

HMM15DSXN

CONN EDGECARD 30POS DIP .156 SLD

1970-01-01 08:00:00

HMM及其在語音信號處理中的應(yīng)用

HMM基本理論，HMM基本思想，HMM基本算法，HMM算法實現(xiàn)中的問題，關(guān)于HMM訓(xùn)練的幾點考慮，各具特色的HMM等內(nèi)容。

2010-02-08 16:27:32

GMM-HMM語音識別原理詳解

本文簡明講述GMM-HMM在語音識別上的原理，建模和測試過程。##GMM是什么？怎樣用GMM求某一音素（phoneme）的概率？##GMM+HMM大法解決語音識別。

2014-12-15 11:25:34

18667

MATLAB_HMM工具箱

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《MATLAB_HMM工具箱.zip》資料免費(fèi)下載

2014-12-15 15:32:13

基于HMM的文本域數(shù)學(xué)表達(dá)式提取研究

本文以隱馬爾科夫模型（HMM）為基礎(chǔ)，針對英文文本，提出了一種基于HMM的在非結(jié)構(gòu)化文檔的文本域中提取數(shù)學(xué)表達(dá)式的方法。首先，針對傳統(tǒng)HMM的結(jié)構(gòu)缺陷，引入模型觀察值對模型后一時刻狀態(tài)的直接依賴性

2023-05-15 09:17:54

基于RS的BP-HMM在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的應(yīng)用

提出了基于RS 的BP-HMM 模型的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法，并給出了模型的訓(xùn)練和識別方法。由于簡單的使用HMM 建立的分類器不能兼顧每個模型對其對應(yīng)目標(biāo)有很強(qiáng)的識別能力和模型之間差異

2009-08-18 10:17:46

聽力輔助用HMM聲音環(huán)境分類算法的低功率應(yīng)用

LOW-POWER IMPLEMENTATION OF AN HMM-BASED SOUND ENVIRONMENTCLASSIFICATION ALGORITHM FOR HEARING AID APPLICATION

2010-06-02 11:03:30

隱馬爾可夫模型(HMM)攻略(有具體例子-方便理解)

隱馬爾可夫模型(HMM)攻略，手勢識別算法

2016-12-07 18:00:24

基于隱馬爾可夫模型( HMM )開發(fā)了一個駕駛行為預(yù)測模型

為了實現(xiàn)基于HMM的駕駛行為預(yù)測，該過程必須分為兩部分：第一部分是模型的訓(xùn)練，第二部分是估計最可能的隱藏狀態(tài)序列。為了訓(xùn)練HMM，Baum - Welch算法（也稱為期望最大化）將被用來估計最大似然

2018-10-12 14:53:45

8680

基于語音特征聚類的HMM語音識別系統(tǒng)研究姚敏鋒

基于語音特征聚類的HMM語音識別系統(tǒng)研究_姚敏鋒

2017-03-15 08:00:00

基于HMM和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型的Web信息抽取_李少天

基于HMM和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型的Web信息抽取_李少天

2017-03-19 11:38:26

統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法：基于HMM的中文詞性標(biāo)注

「隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)」是做NLP的同學(xué)繞不過去的一個基礎(chǔ)模型, 是一個生成式模型, 通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)隱變量和觀測變量的聯(lián)合概率分布。

2022-11-17 11:40:08

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基于HMM模型的滾動軸承故障分析

將聲信號作為故障診斷的主要信號源,結(jié)合隱馬爾可夫理論,實現(xiàn)了對滾動軸承零件的故障診斷。首先建立不同滾動軸承的HMM模型,接著輸入任意進(jìn)行過濾波及矢量量化前期處理的機(jī)械

2010-08-05 16:59:16

一種基于E-HMM的選擇性集成人臉識別算法

基于嵌入式隱馬爾可夫模型(Embedded Hidden Markov Model, E-HMM)的人臉識別方法的識別性能依賴于模型參數(shù)的合理選擇。提出了一種基于E-HMM的多模型選擇性集成人臉識別算法，選擇出個體

2009-11-24 15:40:59

LSSVM與HMM在航空發(fā)動機(jī)狀態(tài)預(yù)測中的應(yīng)用

傳統(tǒng)單一的狀態(tài)預(yù)測方法難以精確預(yù)測航空發(fā)動機(jī)狀態(tài)的缺陷，而最小二乘支持向量機(jī)（ LSSVM）具有較強(qiáng)的非線性預(yù)測能力和泛化能力，可以有效地對信號進(jìn)行非線性預(yù)測，隱馬爾科夫模型（ HMM）有利于處理

2018-01-23 14:07:08

基于VQ和HMM的語音識別系統(tǒng)的性能比較

語音識別代表性的方法有矢量量化法(VQ)和隱馬爾可夫模型法(HMM).V Q法是由Shore和Burton首先提出【1]，其主要優(yōu)點是無需時間規(guī)正或進(jìn)行動態(tài)時間伸縮。但是，該方法對于由話者差別

2008-11-24 21:54:36

基于聚類的HMM算法及其在NIDS中的應(yīng)用

本文提出根據(jù)正常－異常序列模式異常來定義緊急級別的新概念，將隱馬爾可夫模型引入到網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)中檢測正常－異常序列中的模式異常。并針對直接對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行HMM 訓(xùn)

2009-08-10 14:09:59

基于HMM的連續(xù)小詞量語音識別系統(tǒng)

采用ARMS3C2410微處理器作為主控制模塊，采用UDA1314TS音頻處理芯片作為語音識別模塊，利用HMM聲學(xué)模型及Viterbi算法進(jìn)行模式訓(xùn)練和識別，設(shè)計了一種連續(xù)的、小詞量的語音識別系統(tǒng)

2011-07-12 11:34:58

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海曼傳感器HMM系列HMM M13原裝現(xiàn)貨

　　HMM 系列在微型 TO-46 金屬外殼中提供我們最小的熱電堆傳感器芯片和帶有數(shù)字輸出的 ASIC，用于非接觸式溫度測量。它在 SMBus 兼容操作中具有數(shù)字溫度輸出或電壓讀數(shù)，輸出范圍為 -5

2022-08-22 15:00:11

Linux 內(nèi)核新增的異構(gòu)內(nèi)存管理（HMM）會帶來什么不一樣？資料下載

電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供Linux 內(nèi)核新增的異構(gòu)內(nèi)存管理（HMM）會帶來什么不一樣？資料下載的電子資料下載，更有其他相關(guān)的電路圖、源代碼、課件教程、中文資料、英文資料、參考設(shè)計、用戶指南、解決方案等資料，希望可以幫助到廣大的電子工程師們。

2021-04-10 08:45:03

混合SOM和HMM方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械升速全過程故障診斷中的應(yīng)用

提出了旋轉(zhuǎn)機(jī)械升降速全過程故障診斷的一種新方法——混合SOM 和HMM 方法。利用多個電渦流振動傳感器在旋轉(zhuǎn)機(jī)械升速過程的不同轉(zhuǎn)速段合理地采集數(shù)據(jù), 經(jīng)過FFT 特抽取后, 再由S

2009-07-08 14:42:50

采用VC++和Matlab混合編程搭建基于HMM的語音識別的實驗平臺

建立了一個簡單的基于隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的語音識別過程，如圖1。

2018-12-30 11:11:00

2387

基于ANN和HMM的聯(lián)機(jī)手寫體漢字識別系統(tǒng)

為了解決聯(lián)機(jī)手寫體漢字筆劃順序、筆劃數(shù)目及筆劃形狀變化問題，提出了一種新的聯(lián)機(jī)手寫體漢字識別方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和隱馬爾可夫模型（HMM）相結(jié)合的漢字識別方法

2009-08-29 09:24:33

基于HMM算法的Kinect工作臺控制系統(tǒng)研究

手勢識別是一種自然直接、簡單豐富的人機(jī)交互方式，手勢識別在日常生活中將會越來越多的被應(yīng)用。本課題設(shè)計了一種基于Kinect設(shè)備的工作臺控制系統(tǒng)。系統(tǒng)利用Kinect設(shè)備采集用戶的手勢信息，利用HMM

2018-04-10 14:53:34

用隱馬爾可夫模型設(shè)計人臉表情識別系統(tǒng)

根據(jù)隱馬爾可夫模型(HMM)的基本理論和算法設(shè)計了一個人臉表情識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)由兩層HMM組成：低層由六個HMM組成，分別對應(yīng)六種特定表情。人臉表情特征向量進(jìn)入系統(tǒng)后，經(jīng)過

2009-05-14 19:53:18

使用HMM實現(xiàn)聲調(diào)語音模型的研究說明

針對聲韻母相同但聲調(diào)不同的近音字識別問題和聲韻母及聲調(diào)都相同的同音字識別問題，提出在語音模型和語言模型中分別引入聲調(diào)和字轉(zhuǎn)移概率，以提高近音字和同音字的識別率。首先將聲調(diào)劃分為 5 種表現(xiàn)形式添加到漢語音節(jié)的最后一個音素中構(gòu)成新音素，使用高斯混合隱馬爾科夫模型建模新音素。然后通過統(tǒng)計方法計算特定語境下的字間轉(zhuǎn)移概率。最后使用 HTK 工具包實現(xiàn)了帶聲調(diào)的語音模型和有字轉(zhuǎn)移概率的語言模型。實驗結(jié)果證明添加聲調(diào)可以

2020-05-06 08:00:00