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为了适应强噪声环境下的语音识别,进行了基于美尔倒谱系数特征及隐马尔可夫模型的识别算法研究,主要对提取语音信号的线性预测系数、端点检测、语音特征参数提取、语音算法识别流程等进行了初步研究,并进行了说话人识别系统的仿真验证。 相似文献
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文章使用隐马尔科夫模型（HMM）为理论基础实现的HTK工具包,完成了藏语语音拨号系统的语音模型的建立和声学模型的训练,并验证了识别率,为继续研究藏语连续语音识别提供了理论基础。 相似文献
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基于改进VSM的中文问答系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对向量空间模型中的权重计算公式仅考虑词语项在文档中的相关频数,提出词语项本身的领域权重概念,改进了向量空间模型的权重计算.同时结合关键词距离和关键词顺序信息,实现了句子相似度计算,以特定课程的FAQ库检索作S@n测试对比,结果表明改进后的相似度模型提高了s@n值 相似文献
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一种基于TFIDF方法的中文关键词抽取算法 总被引：4，自引：1，他引：3
本文在海量智能分词基础之上,提出了一种基于向量空间模型和TFIDF方法的中文关键词抽取算法.该算法在对文本进行自动分词后,用TFIDF方法对文献空间中的每个词进行权重计算,然后根据计算结果抽取出科技文献的关键词.通过自编软件进行的实验测试表明该算法对中文科技文献的关键词自动抽取成效显著. 相似文献
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[目的/意义]已有研究大多是通过频次研究关键词的热点程度和分布,较少有研究综合考虑多个维度的属性,对关键词的重要性进行考量。从词汇或词组集合中识别出重要关键词,有助于研究者把握学科领域的重点内容,为科研选题、确定研究内容等提供决策支持。[方法/过程]首先,通过理论分析,引入RFM模型,提出关键词重要性概念模型和指标体系;其次,构建特征数据集,参考Glo Ve词向量模型的思想,通过共现矩阵提取关键词的特征向量;再次,使用关键词重要性概念模型提取分类标签,对数据进行自动化标注;最后,通过人工智能相关算法进行模型训练和验证,证明提出的识别方法的可行性。[结果/结论]模型训练和评估,SVC算法的F1值达到0.79,Bi LSTM模型的F1值达到0.87,具有较好的拟合效果,说明提出的重要关键词识别方法具有可行性。[创新/局限]研究的创新点在于提出了具有多维度属性的关键词重要性概念模型和指标体系,并在深度学习模型上得到较好的评估结果;局限之处在于需要进一步扩大数据量,选择更多学科领域的数据对关键词概念模型进行验证,这是进一步研究的重点。 相似文献
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简要介绍二阶稳马尔科夫模型在语音处理中的基本原理,对隐马尔科夫模型中生成序列观察、前向——后向算法中的线性计算原理进行归纳,将二维空间向量和矩阵计算的方法引入语音处理的二阶隐马尔科夫过程. 相似文献
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语音关键字识别是语音识别中的一个重要分支，本文结合关键字——废料模型、HMM比较了关键字识别和连续语音识别的不同，介绍了关键字识别的经典方法及提高识别正确率的方法。 相似文献
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企业风险管理模型方法综述 总被引：2，自引：0，他引：2
系统总结了企业风险管理理论所涉及的模型、方法和工具,对确定性模型和不确定性模型进行了详细介绍.并对各种模型的优缺点及使用范围作出了综合评价.针对现有的建模方法存在研究思路过于狭窄、研究对象过于片面、研究假设过于苛刻以及缺乏对风险全面整合的能力等缺陷,认为研究方法在定量与定性方面应当有所创新.影子期权、实物期权理论和博弈论等理论可以为企业风险建模提供一个新的视角. 相似文献
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非特定人连续语音识别系统具有非常高的计算复杂度，对系统的硬件资源有很高的要求，本文针对该问题设计了一款基于MPC5200微处理器的嵌入式平台，在该平台上实现了基于隐含马尔可夫模型的非特定人连续语音识别系统，实验结果表明该嵌入式语音识别系统达到了实时识别的要求。 相似文献
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针对目前盲分离算法还无法满足对语音信号盲分离的精度需求,本文提出一种新型语音信号盲分离算法。该算法在最小增益的语音盲分离算法的基础上,针对其缺陷,引入了广义高斯分布模型,对最小增益的语音盲分离算法的迭代运算进行了优化处理,通过计算每次迭代后恢复出来的每个源的峰度值来增加原算法的分离精度。通过仿真试验进行验证,得到的结果是:改进的算法不仅仅没有失去本真效果,经过分离语音信号,对原始语音信号的波形基本保持在一定的范围内,而且表现出较好的性能。 相似文献
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在互联网背景下,文献数据爆炸式增长的态势向人们有效获取信息和知识的路径发出挑战.本文以"科技统计"文献数据为研究对象,探讨该类数据预处理、统计描述、关键词挖掘的流程和方法,并进一步应用LDA主题模型,从理论和应用角度为"科技统计"文献数据挖掘提供研究思路和方法支持. 相似文献
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语音识别系统需要大量有标注训练数据,在低数据资源条件下的识别性能往往不理想.针对数据匮乏问题,本文先研究子空间高斯混合声学模型通过参数共享减少待估计的参数规模,并使用基于最大互信息准则的区分型训练技术提高识别精度;而后在特征层面应用基于深度神经网络的Bottleneck特征来达到特征提取和降维的目的;最后将上述研究成果结合并构建了低资源条件下的语音识别系统.在国际标准的Open KWS 2013数据库上的实验结果表明,本文的技术能够有效改善低资源条件下的系统识别性能,相比基线系统有12%左右的词错误率降低. 相似文献
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对识别后的语音文档进行了向量空间模型的建立,针对得到的高维稀疏矩阵提出了基于局部敏感哈希的语音文档分类算法,算法能够直接在高维稀疏矩阵上进行分类,无需降维。此外,在构建局部敏感哈希函数的时候结合了稳定分布。实验证明,局部敏感哈希算法能够对语音文档进行合理有效的分类,同时获得了较小的时间复杂度。 相似文献
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以泛滥型阻断服务攻击为研究目标,提出一个基于可扩张马尔可夫的快速精准网络攻击检测模型,针对模型中的分群与节点新增算法在空间上的特性进行改进,以加快分群的速度,从而可以有效地检测出异常的封包. 相似文献
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以VC＋＋6.0为开发平台,实现一个基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,简称HMM）非特定人的安多藏语孤立词语音识别系统。对有声段语音进行MFCC参数的提取,对提取后的MFCC参数进行矢量量化后训练HMM模型,形成特征模板库,最后进行识别。根据安多藏语的特点,改进端点检测的方法,提高了孤立词语音信号检测的准确性,并进一步提高了识别率。 相似文献
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文章提出了一种基于功率倒谱和结合两种高阶统计量——偏度和峰度的语音回声隐藏盲检测方法.根据回声隐藏时对载体语音引入回声的特点,通过分析语音的功率倒谱,提取并结合语音功率倒谱的高阶统计量——偏度和峰度.通过对原始语音样本和藏密语音样本功率倒谱偏度-峰度值的学习和训练,提取得到偏度-峰度阈值,可用于回声隐藏的盲检测分析.实验结果表明,该方法能够对四种回声隐藏方法同时生效,且检测率较高. 相似文献
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针对煤矿语音通信系统,提出了基于G.723语音编码改进后的一种窄带语音处理技术。详细介绍了语音高效率压缩编解码、多路数字语音合成、静音检测、回声消除、背景噪声消除等技术。测试结果表明:该语音处理技术实现了数字语音高比例压缩,编码速率在6kbps以下,大大节省语音讲话时所占网络传输带宽,可以实现用CAN网络传输语音数据。 相似文献
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