分詞詞典軟件，采用HMM方法同時(shí)在HMM識(shí)別后再次用規(guī)則對(duì)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化專(zhuān)門(mén)針對(duì)商業(yè)機(jī)構(gòu)。
上傳時(shí)間： 2015-08-27
上傳用戶(hù)：lyy1234
本文完成了對(duì)唇動(dòng)身份識(shí)別技術(shù)幾個(gè)基本問(wèn)題的理論研究,并對(duì)整個(gè)系統(tǒng)加以實(shí)現(xiàn).作為本文研究的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ),我們建立了唇動(dòng)方式身份識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)(HITLUDB), 該庫(kù)目前包含30個(gè)說(shuō)話(huà)人每人20個(gè)漢語(yǔ)詞的音視頻語(yǔ)料.數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)充與完善工作仍在不斷的進(jìn)行之中.在嘴唇檢測(cè)方面, 我們對(duì)自適應(yīng)色度過(guò)濾模型進(jìn)行改進(jìn),提高了算法的魯棒性,完成了對(duì)嘴唇的精確定位.結(jié)合DCT變換與K-L變換的各自特點(diǎn), 我們提出了特征提取算法,使用較少維數(shù)的特征完成了對(duì)嘴唇區(qū)域主要信息的刻畫(huà).由于唇動(dòng)信息同時(shí)包含了生理特征與行為特征, 我們使用靜念動(dòng)念混合建模的方式,完成了對(duì)說(shuō)話(huà)人唇動(dòng)個(gè)性特點(diǎn)的精確描述.在HMM訓(xùn)練時(shí),我們提出了特征的歸一化處理方法,提高了HMM在實(shí)際應(yīng)用中的性能. 最后,我們分別對(duì)身份辨認(rèn)系統(tǒng)與身份確認(rèn)系統(tǒng)的基本理論進(jìn)行了敘述,并完成了系統(tǒng)的實(shí)踐工作. 關(guān) 鍵 詞：身份識(shí)別 唇動(dòng) 特征提取 隱馬爾可夫模型 K-L變換
標(biāo)簽： HITLUDB 身份識(shí)別 實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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基于隱馬爾科夫的原來(lái)，寫(xiě)了相關(guān)關(guān)于HMM模型的代碼。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2014-08-07
上傳用戶(hù)：qw12
Hidden_Markov_model_for_automatic_speech_recognition This code implements in C++ a basic left-right hidden Markov model and corresponding Baum-Welch (ML) training algorithm. It is meant as an example of the HMM algorithms described by L.Rabiner (1) and others. Serious students are directed to the sources listed below for a theoretical description of the algorithm. KF Lee (2) offers an especially good tutorial of how to build a speech recognition system using hidden Markov models.
標(biāo)簽： Hidden_Markov_model_for_automatic speech_recognition implements left-right
上傳時(shí)間： 2016-01-23
上傳用戶(hù)：569342831
常用的模型和算法介紹。有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問(wèn)題，HMM的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，矢量量化的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，源程序?qū)崿F(xiàn)。
標(biāo)簽： 模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) C語(yǔ)言 算法
上傳時(shí)間： 2016-05-15
上傳用戶(hù)：jeffery
分詞程序，HMM模型訓(xùn)練，維特比解碼，有說(shuō)明文檔。
上傳時(shí)間： 2014-11-29
上傳用戶(hù)：huql11633
常用的說(shuō)話(huà)人識(shí)別方法有模板匹配法、統(tǒng)計(jì)建模法、聯(lián)接主義法(即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn))。考慮到數(shù)據(jù)量、實(shí)時(shí)性以及識(shí)別率的問(wèn)題，采用基于矢量量化和隱馬爾可夫模型(HMM)相結(jié)合的方法。 說(shuō)話(huà)人識(shí)別的系統(tǒng)主要由語(yǔ)音特征矢量提取單元(前端處理)、訓(xùn)練單元、識(shí)別單元和后處理單元組成，
標(biāo)簽： 識(shí)別方法 模板 匹配法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-07-08
上傳用戶(hù)：wqxstar
這是書(shū)上的常用算法和模型介紹，有BP網(wǎng)絡(luò)的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，HMM的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，失量量化的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。
上傳時(shí)間： 2016-10-27
上傳用戶(hù)：luopoguixiong
這是臺(tái)灣張智星的模式識(shí)別的課件的源碼，包括GMM和data clusting
上傳時(shí)間： 2014-08-14
上傳用戶(hù)：xzt
《matlab擴(kuò)展編程》光盤(pán)資料.關(guān)于端點(diǎn)檢測(cè)，錄音，參數(shù)提取，HMM,LPC,MFCC,DYW等一些源代碼
標(biāo)簽： matlab 擴(kuò)展 光盤(pán) 編程
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶(hù)：hongmo
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