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搜索资源列表

  1. shibiesuanfa

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  2. 在MATLAB环境下实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统。
  3. 所属分类:语音合成与识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:744.96kb
    • 提供者:tutu
  1. CHMMparameters

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  2.  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,
  3. 所属分类:语音合成与识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:173.76kb
    • 提供者:杨絮
  1. yuyinxinhaolianghua

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  2. 采用矢量量化对语音信号量化,并与标量量化对比分析,绘制了语音信号的概率密度曲线-The use of vector quantization for speech signal quantization and scalar quantization and comparative analysis, rendering the speech signal probability density curve
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-04-04
    • 文件大小:157.11kb
    • 提供者:wu wei
  1. speech2

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  2. 为了提高语音分离算法的收敛速度以及分离性能,提出把拉普拉斯正态混合分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计,得到一个更加适合语音信号分离的激活函数,基于此函数提出一种快速语音分离算法.-In order to improve speech separation algorithm convergence speed and separation performance, raise the normal mixture distribution Laplace probability de
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:847byte
    • 提供者:lihao
  1. hmm

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  2. hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序;mfcc.m是计算MFCC参数的程序;pdf.m函数是计算给定观察向量对该高斯概率密度函数的输出概率;mixture.m是计算观察向量对于某个HMM状态的输出概率,也就是观察向量对该状态的若干高斯混合元的输出概率的线性组合;getparam.m函数是计算前向概率、后向概率、标定系数等参数;viterbi.m是实现Viterbi算法;baum.m是实现Baum-Welch算法;inithmm.m是初始化参数;trai
  3. 所属分类:语音合成与识别

    • 发布日期:2013-11-14
    • 文件大小:525.52kb
    • 提供者:于军
  1. Speech-Recognition--HMM

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  2. 在MATLAB 环境下利用语音工具箱Voice Box 实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统-Using Voice- Box a mandarin speech recognition system is realized based on CDHMM in MATLAB environment.
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-03-24
    • 文件大小:206.45kb
    • 提供者:江丰安迪
  1. Bayeslilun

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  2. 贝叶斯决策理论方法是统计模式识别的一个基本方法,类概率密度已知和类别数已知-Bayesian decision theory method of statistical pattern recognition is a basic method, the class probability density known and category known number
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:43.22kb
    • 提供者:军军
  1. voice-box-GMM

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  2. 语音处理GMM相关算法,1.计算概率密度并画出高斯混合模型,2.计算边际,条件混合高斯密度,3估计两个GMM模型的Kullback-Leibler divergence。-GMM relating to speech processing algorithms.1,to calculate probability densities from or plot a Gaussian mixture model.2,marginal and conditional Gaussian mixture
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:20.7kb
    • 提供者:王愈
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