最大似然线性回归相关论文
本文总结出了一种基于音素绑定码本映射的新方法，实验表明该方法大大改善了频谱的过平滑所带来的影响，从而使合成语音音质得到了......
语音识别在实验室环境中识别性能很高，但是走向实用化的过程中，由于语音本身的变异性以及外部噪声的影响，导致在环境变化时，语音识别系......
手语识别作为模式识别研究中的一个热点问题,近年来受到众多研究者的重视。手语识别能够在聋哑人与健听人之间架起桥梁,从而促进社......
该论文回顾了汉语连续语音识别的基础知识,包括隐含马尔可夫模型、语音特征参数的提取、声学模型、语言模型、识别过程和汉语的声......
随着现代计算机技术的普及和发展,计算机的使用越来越深入到人们的日常生活中。人类与计算机进行交流时,最直接和方便的方式就是语......
学位
手语是聋人进行交流的主要方式，是一种通过双手的手形和运动来表达信息的形式化语言。手语识别研究不仅可以增进聋人与健听人之间的......
非特定人(SpeakerIndependent，SI)语音识别系统在科研人员的努力下获得了令人满意的性能，逐步进入实用阶段，但是系统的识别性能仍然不......
针对声音效果变化引起的语音声学特性的改变,提出基于声学模型自适应的方法。分析了正常模式下训练的声学模型在识别其他声效模式......
语音识别系统往往会受到说话人的改变、信道失真、环境噪声等各种因素的干扰，从而导致预先训练的声学模型与实际环境语音的特征参数......
提出了一种随机段模型系统的说话人自适应方法.根据随机段模型的模型特性,将最大似然线性回归方法引入到随机段模型系统中.在“863......
语音识别中常用的HMM/GMM框架由于训练准则和算法的限制,对模式的辨识能力较差;另一种HMM/ANN框架虽具有极强的模式分类能力,但缺......
研究了将自适应领域的最大似然线性回归(Maximum likelihood linear regression,MLLR)变换矩阵作为特征进行文本无关的说话人识别......
为了改善发声力度对说话人识别系统性能的影响,在训练语音存在少量耳语、高喊语音数据的前提下,提出了使用最大后验概率(MAP)和约......
针对现实中训练数据不足的特点, 在说话人建模时采用高斯混合模型—通用背景模型（Gaussian Markov Model-Uniform Background Model......
介绍了一种基于词网的最大似然线性回归（Lattice—MLLR）无监督自适应算法，并进行了改进。Lattice—MLLR是根据解码得到的词网估计MLLR......
为增强自适应后的声学模型的鉴别能力,提出了一种基于最大互信息（MMI）的鉴别性最大后验概率线性回归（MMI-DMAPLR）说话人自适应方法.将......
从回归分析的角度推导出最大似然线性回归算法的等价算法--最小二乘线性回归算法,以及相应的多元线性回归模型。该模型中回归因子......
随着说话人识别技术的日臻成熟,研究人员开始专注于实际应用中面临的各种问题,提出合理的解决方案,以不断的提升系统性能,将说话人......
为了改善发声力度对声纹识别系统可靠性的影响,本文将从说话人模型与特特征两个层面对声纹识别系统展开研究。论文的主要工作包括:......
随着计算机的发明,模式识别得以出现和发展。手语识别作为模式识别研究中的一个热点问题,近年来受到越来越多研究者的重视。手语识......
针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型（AHSMM）结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM......
