提出了一种新的基于隐藏马尔可夫(HMM)和支持向量机(SVM)的混合HMM/SVM模型。该模型利用HMM完成语音时间序列建模,计算得到信息输出概率,输入SVM中进行学习,输出语音分类信息,以完成识别决策。在此模型基础上,设计了一种基于并行结构蛙跳搜索算法(PSFL)优化SVM参数的方法以提升噪声环境下的语音识别效率。PSFL改进蛙跳搜索...
为此,提出基于隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的语音活动检测算法。该算法将提取的美尔频率倒谱系数特征向量输入到HMM识别器中,并通过Viterbi算法得到Ⅳ维最佳识别结果,将其转换为SVM特征向量输入到SVM分类器中进行分类判别,得到判决结果。实验结果表明,该算法在机械工作噪音的情况下,语音检测率较静态统计类算法...
在我看来,小波分析,隐马尔科夫模型(HMM),支持向量机(SVM),Hurst指数,等等,其实从本质上看跟传统的技术分析没有太大的区别,都是把市场看作纯粹的波动,过滤噪音和杂波,找出当前的状态,在状态没有改变的情况下,认为趋势会延续。这些模型最后的结果你会发现可能还不如传统的均线系统或长周期的MACD指标结合区间或波动...
基于HMM和SVM的环境声音分类李玲俐(广东司法警官职业学院,广东广州510520)摘要:提出了一种利用隐马尔可夫模型和支持向量机作为两级分类器的分类方法,实现对语音,杯碟碰撞声,开门和关门声,1:2哨声以及电话铃声五种环境声音的分类.对于采集和预处理后的环境声音信号,首先在第一级采用HMM模型进行初步分类,找出概率最大的...
摘要 本发明公开了基于SVM和HMM混合模型的男女说话声音分类方法,属于语音音频处理领域。该方法使用SVM和HMM混合模型对男女说话声音进行分类,具体步骤如下:输入不同性别说话人语音信号,提取说话人语音信号中的基因频率,获取不同基因频率的MFCC特征,利用机器学习的SVM和HMM算法训练出男女不同基因频率的混合分类模型,最终达到...
本发明公开了一种基于HMM‑SVM双层改进模型的复杂路况下周边车辆行为识别方法,包括1)离线训练:划分典型周边车辆行为,提取出周边车辆的状态特征信息,通过车联网传至本车,结合本车信息转化为道路联合坐标系下的状态特征信息,生成特征向量X,将X分别输入给HMM和SVM参数学习;2)模型改进:在HMM与SVM中间安置阈值处理器,使用...
HMM-SVM跌倒模型的构建方法及基于该模型的跌倒检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,HMM-SVM跌倒模型的构建方法及基于该模型的跌倒检测方法说明:本发明公开了HMM‑SVM跌倒模型的构建方法及基于该模型的跌倒检测方法。所述构建方法包括:对训...专利查询请上爱企查
一种基于HMM-SVM双层改进模型的复杂路况下周边车辆行为识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于HMM-SVM双层改进模型的复杂路况下周边车辆行为识别方法说明:本发明公开了一种基于HMM‑SVM双层改进模型的复杂路况下周边车辆行为识别方法,包括1)离线训...专利查
一种基于改进HMM和SVM双层算法的驾驶意图识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于改进HMM和SVM双层算法的驾驶意图识别方法说明:本发明公开了一种基于改进HMM和SVM双层算法的驾驶意图识别方法,步骤1:驾驶员驾驶意图的分类...专利查询请上爱企查
基于SVM—HMM混合模型的说话人确认 维普资讯 http://www.cqvip.com