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基于单状态hmm的音频分类方法研究  [PDF]
郑继明,李瑞仙,蒲兴成
计算机应用 , 2009,
Abstract: ?经典的隐马尔可夫模型(hmm)是一种基于统计信号的模型,它在基于内容的音频检索系统中具有重要的作用。根据音频分类重类型轻内容的特性,将单状态的hmm用于音频分类,克服了多状态hmm在模型初始化时状态初始概率和转移概率赋值带有假设不准确的缺点。实验结果表明基于单状态的hmm模型音频分类方法能有效地减少误识率,提高音频分类的精确度。
一种新的HMM训练方法  [PDF]
贺前华,陆以勤,韦岗
电子学报 , 2000,
Abstract: 本文是对HMM最大距离训练方法的一种改进,该方法采用了更合理的模型距离定义,能更有效地利用训练数据集中的区别信息,使有限的训练数据得到更好的应用,达到提高语音识别系统性能的目的.导出了HMM模型参数的迭代公式.基于TIMIT数据库的非连续语音及连续语音实验结果表明,改进训练方法在降低错识率上较原来的方法有明显改善.
基于段长分布的HMM语音识别模型  [PDF]
王作英,肖熙
电子学报 , 2004,
Abstract: 本文针对齐次HMM语音识别模型在使用段长信息时存在的缺陷,形式化地定义了一种适合语音信号描述的自左向右非齐次隐含马尔科夫模型,证明了这种模型的状态转移概率表示与状态段长表示的等效性,并在此基础上提出了基于段长分布的HMM模型(DDBHMM).非特定人连续语音实验结果表明,仅仅利用状态段长信息的DDBHMM语音识别模型比经典HMM模型的性能有了明显的提高(误识率降低了17.8%),展示了DDBHMM的良好的性能,为语音信号的时长、语速、时间断续性以及语音特征的相关性等重要特征的描述和利用开辟了空间.
HMM转移概率的新的重估算法  [PDF]
李健,王作英
电子学报 , 2001,
Abstract: 将隐含马尔可夫模型(HMM:HiddenMarkovModel)引入到语音识别中来是一个巨大的贡献.但是在经典的HMM中关于状态转移概率aij(#em/em#≠j)与自转移概率aii的独立性假设,导致了这个模型的不协调性.事实上,段长分布概率与状态转移概率并非相互独立的,由其中的一个就可以唯一的确定另外一个.本文从段长分布概率出发说明了以上关于转移概率独立性假设的不合理性,并得到了转移概率新的重估算法.这个新算法比经典HMM的Baum-Welch迭代算法重估转移概率效果更好,前者比后者相对误识率下降了大约5%.
语言族的L可识性、L半可识性与L强可识性  [PDF]
雷忠学
科学通报 , 1986,
Abstract: 郭聿琦等建立和讨论了语言族的半可识性和强可识性,给出了积分语言族可识的充要条件。本文建立和讨论了语言族的L可识性、L半可识性和L强可识性,给出了L积分语言族的L可识、L半可识和L强可识的充分条件。
Accelerated Profile HMM Searches  [PDF]
Sean R. Eddy
PLOS Computational Biology , 2011, DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002195
Abstract: Profile hidden Markov models (profile HMMs) and probabilistic inference methods have made important contributions to the theory of sequence database homology search. However, practical use of profile HMM methods has been hindered by the computational expense of existing software implementations. Here I describe an acceleration heuristic for profile HMMs, the “multiple segment Viterbi” (MSV) algorithm. The MSV algorithm computes an optimal sum of multiple ungapped local alignment segments using a striped vector-parallel approach previously described for fast Smith/Waterman alignment. MSV scores follow the same statistical distribution as gapped optimal local alignment scores, allowing rapid evaluation of significance of an MSV score and thus facilitating its use as a heuristic filter. I also describe a 20-fold acceleration of the standard profile HMM Forward/Backward algorithms using a method I call “sparse rescaling”. These methods are assembled in a pipeline in which high-scoring MSV hits are passed on for reanalysis with the full HMM Forward/Backward algorithm. This accelerated pipeline is implemented in the freely available HMMER3 software package. Performance benchmarks show that the use of the heuristic MSV filter sacrifices negligible sensitivity compared to unaccelerated profile HMM searches. HMMER3 is substantially more sensitive and 100- to 1000-fold faster than HMMER2. HMMER3 is now about as fast as BLAST for protein searches.
普适计算与普适gis  [PDF]
边馥苓,石 旭
武汉大学学报(信息科学版) , 2006,
Abstract: ?介绍了普适计算及其研究现状,讨论了gis发展与普适计算相结合的必要性,阐述了普适gis的研究内容。
甘宁蒙陕退耕还林(草)中的适地适树问题  [PDF]
张景光, 王新平
中国沙漠 , 2002,
Abstract: 通过对退耕还林工程中适地适树问题的探讨,我们认为在退耕还林(草)工程实施过程中一定要坚持适地适树,适地适树是造林中的一项基本原则。在退耕还林和造林过程中应该遵循生物气候带原则,演替前期植物种与演替后期植物种搭配,浅根系植物与深根系植物合理配置。植物种的选择应该坚持立地条件与生物学特性和生态学特性相适应;与地带性特点相适应;与降水条件和土壤水分条件相适应,做到"林水平衡";与植物群落的演替特征相适应。
岷江上游潜在性泥石流堰塞湖危害及判识  [PDF]
柳金峰,游勇,陈兴长
地理科学 , 2012,
Abstract: 汶川地震造成泥石流形成条件的改变,其次生灾害堰塞湖的危害已开始显现。如何对震后潜在性泥石流堰塞湖进行判识,成为迫切需要解决的问题。选取岷江上游映秀至汶川段为研究区,通过分析震后泥石流形成条件的变化、典型泥石流堰塞湖的危害及松散物质储量,选取潜在性泥石流堰塞湖的判识指标,利用模糊物元可拓模型,建立潜在性泥石流堰塞湖的综合判识模式。通过判识,研究区形成泥石流堰塞湖可能性高的一级支沟有17条,主要集中分布在映秀镇至草坡乡段,此段将是今后受堰塞湖危害的高危地段。
阿赖耶识试析  [PDF]
黄晨
浙江大学学报(人文社会科学版) , 2002,
Abstract: ?阿赖耶识是佛教唯识宗建立的根据,"万法唯识"是依据它而成立的.作为区别于眼、耳、鼻、舌、身、意的第八识,它含藏一切,变现一切,是人类认识的起源和究竟.但是它又不是一个客体的存在,不能混同于灵魂、神我或者本体,它是精神之流,是通过对佛教缘起论和性空无我论的深度阐释而证成的.
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