基于隐马尔可夫模型的音频自动分类.pdf
qw****27
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于隐马尔可夫模型的音频自动分类.pdf
软件学报1000-9825/2002/13(08)1593-05©2002JournalofSoftwareVol.13,No.8á基于隐马尔可夫模型的音频自动分类卢坚,陈毅松,孙正兴,张福炎(南京大学计算机科学与技术系,江苏南京210093);(南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093)E-mail:jlu@graphics.nju.edu.cnhttp://www.nju.edu.cn摘要:音频的自动分类,尤其是语音和音乐的分类,是提取音频结构和内容语义的重要手段之一,它在基于内容
隐马尔可夫模型简介.ppt
隐马尔可夫模型简介假设定义问题算法算法:向前算法(一)算法:向前算法(二)变化例子:病情转化例子:词性标注应用资源总结
隐马尔可夫模型的原理与实现.pdf
国外医学生物医学工程分册2002年第25卷第6期·352·隐马尔可夫模型的原理与实现刘河生,高小榕,杨福生(清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084)摘要:隐马尔可夫模型正在被愈来愈多地引入到生物医学信号的处理中。本文旨在简述它的基本原理和实现中的问题,并且用简洁的列表形式总结它的算法步骤。关键词:隐马尔可夫模型;信号处理;实现算法中图分类号:R311;R318文献标识码:A文章编号:100121110(2002)0620253207TheoryofhiddenMarkovmodelingand
连续型隐马尔可夫模型.pdf
第32卷第1期华中师范大学学报(自然科学版)Vol.32No.11998年3月JOURNALOFCENTRALCHINANORMALUNIVERSITY(Nat.Sci.)Mar.1998连续型隐马尔可夫模型(HMM)参数与语音识别3李四信韦岗(华南理工大学电子与通信工程系,广州510641)摘要提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型(HMM)的概率密度函数,并导出了一系列的参数寻优迭代公式,与常用的概率密度函数相比,它的运算量较小,且不易产生计算时的上溢与下溢问题,把它用于HMM语音识别,效果较好.关键词连
基于隐马尔可夫模型与语义融合的文本分类研究的开题报告.docx
基于隐马尔可夫模型与语义融合的文本分类研究的开题报告一、研究背景和意义:在信息爆炸的时代,如何迅速准确地对海量文本数据进行分类和处理已经成为信息处理领域一个急需解决的问题。文本分类是NLP(自然语言处理)领域中的关键问题之一,它将文本集合划分为若干互不重叠的类别,为信息检索、信息过滤、语义分析和文本挖掘等任务提供了重要的支持。目前,文本分类已经得到广泛应用,如文本垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、情报分析等。本研究旨在探究基于隐马尔可夫模型和语义融合的文本分类方法,旨在提高文本分类的准确率和效率。二、研究