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搜索资源 - hmm for speech recognition
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HMM模型在语音识别中的应用，相信对HMM模型感兴趣的语音或图像等专业人员应该明白价值。-It is about Hidden Markov Models (HMM) method in Speech Recognition research. those interested in HMM or speech/image processing should know it s value.
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一种简单有效的基于动态时变语音识别源码
对于大多数研究者来说,寻找能够匹配二重时间序列信号的最佳途径是很重要的,因为它有许多重要的应用需求.DTW是实现这项工作的显著技术,尤其在语音识别技术领域,在这里一个测试信号被按照参照模板拉伸或压缩,
,Searching for the best path that matches two time-series signals is the main task for many researchers, because of its importa
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HMM模型应用领域很多，HTM只要是用于语音识别。这是它的basic tutorial.它是用C语言实现的开源软件,HMM model for many applications, HTM as long as it is used for speech recognition. This is its basic tutorial. It is realized by C language open source software
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HMM matlab 源代码，可用于语音识别，是一种经典的算法，有广泛的应用范围。-HMM matlab source code, can be used for speech recognition is a classical algorithm, a wide range of applications.
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Speech Recognition system using HMM...includes Viterbi , Forwarding and Backtracking Algorithm
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基于hmm的识别程序
识别数字0-9，识别率全对-speech recognition based on hmm
number 0-9 all right
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基于DSP芯片为控制核心，设计了语音处理系统，有效地解决了高性能与低成本间的矛盾。系统的硬件部分包括数字信号处理芯片、音频CODEC模块、电源模块、滤波电路、JTAG 仿真接口等几大模块，系统的软件部分介绍了语音识别的基本原理,阐述了DSP实现技术，探讨并验证小波变换算法比傅里叶变换算法在提高语音识别系统性能应用中的有效性。该系统资源丰富，电路兼有模拟和数字信号接口，可以作为一个独立的模块应用于其他电路，方便地扩展其应用。-The design of speech process system
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：为了使应力变异在顽健语音识别系统中能够达到较好的识别效果，研究了基于隐马
尔可夫模型(HMM)的自适应技术，提出了将最大后验概率(MAP)和最大似然回归方法(MLLR)用
于应力变异语音的自适应中。实验结果表明，与基本系统相比，两种方法均有效地提高系统识别
率。以SD为初始模型的最大后验概率方法在150个训练样本时识别效果最好，可以达到90．4％ 。-: In order to stress variation in the robustness of speech recogni
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Demonstration for Digit Recognition (and later speech recognition) using HMM Models
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基于语音信号工具箱的隐马尔科夫HMM模型的说话人识别，请联系lishicheng64@126.com-Speech signal based on HMM toolbox Hidden Markov Model speaker recognition, please contact lishicheng64@126.com
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this source code is for Training ,HMM for speech recognition
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非特定人语音识别的HMM算法实现以及特定人语音识别DTW算法实现-Speaker-HMM speech recognition algorithm and independent speech recognition DTW algorithm
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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
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
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this is program used for speech recognition
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语音识别与合成的基本程序，分为特征提取、模型建立和语音识别，且包括特征补偿-Basic procedures for speech recognition and synthesis, divided into feature extraction, modeling and speech recognition, including feature compensation
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语音识别的HMM模型，采用matlab，对新手很有帮助的-HMM model for speech recognition using matlab helpful to novice
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隐马尔科夫模型的matlab工具箱，可用于语音识别、步态识别等人工智能研究领域-Hidden Markov model matlab toolbox, can be used for speech recognition, gait recognition research fields such as artificial intelligence
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使用hmm隐马尔科夫模型 进行语音识别,论文效果不错-Hmm using hidden Markov model for speech recognition
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hmm is a template matching for speech recognition
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