动态场景中的改进混合高斯背景模型 被引量：10

1

作者 何亮明 覃荣华 +1 位作者 巩思亮 王营冠 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期10-12,15,共4页

提出一种应用于运动目标检测的改进混合高斯背景模型。在背景模型更新过程中,通过调整阈值,降低单模态背景的误检率。在运动目标检测时,融合统计差分法和时域差分法,降低多模态背景像素的误检率。实验结果表明,改进模型能有效解决由复... 提出一种应用于运动目标检测的改进混合高斯背景模型。在背景模型更新过程中,通过调整阈值,降低单模态背景的误检率。在运动目标检测时,融合统计差分法和时域差分法,降低多模态背景像素的误检率。实验结果表明,改进模型能有效解决由复杂动态背景引起的误检问题,具有较好的检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 混合高斯背景模型 多模态背景 参数估计 数据融合

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自适应混合高斯背景模型的改进 被引量：21

2

作者 李全民 张运楚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第8期2014-2017,共4页

对自适应混合高斯背景模型进行了改进,将背景重构和前景消融时间控制机制整合到传统自适应混合高斯背景模型中,以提高运动分割的质量。背景重构算法从含有运动物体的动态场景视频序列中重构静态背景图像,然后用重构的静态背景图像初始... 对自适应混合高斯背景模型进行了改进,将背景重构和前景消融时间控制机制整合到传统自适应混合高斯背景模型中,以提高运动分割的质量。背景重构算法从含有运动物体的动态场景视频序列中重构静态背景图像,然后用重构的静态背景图像初始化自适应混合高斯背景模型;而前景消融时间控制机制则使运动物体停止时的前景消融时间独立于背景模型的学习速率,从而可以根据需要调节前景消融的持续时间。实验结果表明了算法的有效性。 展开更多

关键词 视觉监控 运动分割 混合高斯背景模型 背景重构

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基于混合高斯背景模型的SF6泄漏自动检测 被引量：3

3

作者 蔺丽华 吴冬梅 +1 位作者 李杰 刘健 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期379-382,共4页

为了能够针对可能发生的SF6泄漏情况,进行连续及时的无人监测,基于红外辐射成像技术提出一种自动检漏方法。利用SF6泄漏在红外视频中类似烟雾的动态特性,采用混合高斯背景建模的方法进行SF6气体的泄漏检测,并基于数学形态学方法去除斑... 为了能够针对可能发生的SF6泄漏情况,进行连续及时的无人监测,基于红外辐射成像技术提出一种自动检漏方法。利用SF6泄漏在红外视频中类似烟雾的动态特性,采用混合高斯背景建模的方法进行SF6气体的泄漏检测,并基于数学形态学方法去除斑点等噪声,完成对泄漏区域的自动标记定位。通过对多个红外气体成像检漏仪采集到的SF6视频进行泄漏检测,实验结果表明,该方法能克服光线变化等背景扰动影响,实现泄漏点的检测和定位。 展开更多

关键词 高压电气设备 SF6气体 红外视频图像 泄漏检测 混合高斯背景模型

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高斯混合背景模型的适应能力研究 被引量：6

4

作者 张运楚 宋世军 +1 位作者 张汝敏 郝建林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期706-710,共5页

高斯混合背景模型是一种参数化统计模型,观察时间窗内像素样本模式呈现规律决定了背景模型的学习结果。针对背景动态变化的特点,研究了影响背景模型适应能力的模态稳定性与可塑性、模态残留与激活问题。仿真实验表明高斯混合背景模型具... 高斯混合背景模型是一种参数化统计模型,观察时间窗内像素样本模式呈现规律决定了背景模型的学习结果。针对背景动态变化的特点,研究了影响背景模型适应能力的模态稳定性与可塑性、模态残留与激活问题。仿真实验表明高斯混合背景模型具有较强的渐变选择性适应能力,而模态残留与激活机制为模型提供了有限的背景结构短时变化适应能力。 展开更多

关键词 高斯混合背景模型 运动分割 适应能力 模态残留

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嵌入自联想神经网络的高斯混合背景模型说话人确认 被引量：2

5

作者 陈存宝 赵力 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期38-43,共6页

提出在高斯混合背景模型中嵌入自联想神经网络的方法,并将它用于说话人确认.该方法利用神经网络和高斯混合背景模型各自的优点,以极大似然概率为训练准则,将两者作为一个整体进行训练,揭示了特征向量的空间信息.嵌入的神经网络起到了数... 提出在高斯混合背景模型中嵌入自联想神经网络的方法,并将它用于说话人确认.该方法利用神经网络和高斯混合背景模型各自的优点,以极大似然概率为训练准则,将两者作为一个整体进行训练,揭示了特征向量的空间信息.嵌入的神经网络起到了数据整形的作用,增强了目标说话人数据的相似性.在背景模型和目标模型的训练中交替更新高斯混合模型和神经网络的参数.实验表明,采用本文提出的模型并结合TNorm方法,比基线系统的确认率提高26%. 展开更多

关键词 说话人确认 高斯混合背景模型 自联想神经网络 嵌入

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嵌入时延网络的高斯混合背景模型说话人确认

6

作者 陈存宝 赵力 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第4期563-568,共6页

本文提出了一种嵌入时延神经网络(TDNN)的高斯混合背景模型(GMM-UBM)说话人确认方法,它集成了作为判别性方法的时延神经网络和作为生成性方法的高斯混合模型各自的优点。该方法利用时延神经网络挖掘特征向量集的时序性,然后把时间信息... 本文提出了一种嵌入时延神经网络(TDNN)的高斯混合背景模型(GMM-UBM)说话人确认方法,它集成了作为判别性方法的时延神经网络和作为生成性方法的高斯混合模型各自的优点。该方法利用时延神经网络挖掘特征向量集的时序性,然后把时间信息传递给GMM;并且通过时延网络的变换使需要假设变量独立的最大似然概率(ML)方法更为合理。该方法利用极大似然概率作为训练准则,把高斯混合模型和神经网络作为整体来进行训练。训练过程中,高斯混合模型和神经网络的参数交替更新。实验结果表明,采用本文提出的方法结合TNorm比基线系统的等误差率(EER)降低28%。 展开更多

关键词 说话人确认 高斯混合背景模型 时延神经网络 嵌入

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基于高斯混合模型的海面运动目标检测 被引量：7

7

作者 张明杰 李翠华 刘明业 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第5期27-29,152,共4页

提出了一种基于变化检测的高斯混合模型参数估计方法,建立了象素点背景模型并用于海面运动目标的检测。在实验部分,将该方法估计的高斯混合背景模型的参数与基于迭代的EM算法估计的模型参数做比较,模拟实验的结果表明两者估计的参数值... 提出了一种基于变化检测的高斯混合模型参数估计方法,建立了象素点背景模型并用于海面运动目标的检测。在实验部分,将该方法估计的高斯混合背景模型的参数与基于迭代的EM算法估计的模型参数做比较,模拟实验的结果表明两者估计的参数值相差不大,而在对视频流中的象素点灰度值分布的逼近中,该文的方法比EM算法更接近真实的分布,并且在一定程度上减少了建立背景模型的所需的内存和计算时间。运动目标检测的结果表明,使用该方法建立的背景模型可以比较准确地检测到海面上的运动船只。 展开更多

关键词 变化检测 高斯混合模型 高斯混合背景模型 运动目标检测 EM算法

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基于改进混合高斯模型的自适应运动车辆检测算法 被引量：5

8

作者 张虎 方华 李春贵 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期286-289,共4页

道路视频监控中经常存在车辆缓慢运动或短暂停留的情况。针对传统混合高斯模型背景减除法对环境突变敏感和对缓慢运动目标丢失信息的问题,提出一种改进的自适应车辆检测方法。首先,在参数更新前对像素值分类并根据分类结果设置模型更新... 道路视频监控中经常存在车辆缓慢运动或短暂停留的情况。针对传统混合高斯模型背景减除法对环境突变敏感和对缓慢运动目标丢失信息的问题,提出一种改进的自适应车辆检测方法。首先,在参数更新前对像素值分类并根据分类结果设置模型更新率,抑制缓慢运动前景被训练成背景;引入一个跟踪环境变化的度量因子,当环境突变时实现背景减除和帧差法的自适应切换,滤除环境变化的干扰;最后通过生态学滤波得到准确的运动目标。实验表明,该算法对白天实时路况视频中的运动车辆具有较好的检测效果。 展开更多

关键词 自适应混合高斯模型背景减除 目标检测

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主动轮廓模型在运动舰船目标跟踪中的应用 被引量：2

9

作者 袁静 王茂发 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第1X期166-168,共3页

应用数字图像处理技术对视频监控系统中的舰船目标进行运动检测与跟踪。针对水面环境存在的复杂变化,选用混合高斯背景模型的方法构建实时背景模型,应用背景差分法检测出监控画面中的运动舰船区域,并得到舰船目标的初始轮廓,再利用主动... 应用数字图像处理技术对视频监控系统中的舰船目标进行运动检测与跟踪。针对水面环境存在的复杂变化,选用混合高斯背景模型的方法构建实时背景模型,应用背景差分法检测出监控画面中的运动舰船区域,并得到舰船目标的初始轮廓,再利用主动轮廓模型方法,提取运动舰船目标轮廓,并利用舰船轮廓实现目标跟踪。实验表明,算法可对目标轮廓进行较好地跟踪,并且复杂度较低。 展开更多

关键词 主动轮廓模型 混合高斯背景模型 目标跟踪

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天空背景下红外目标的检测 被引量：2

10

作者 王保曾 万晓冬 付琳 《电光与控制》 北大核心 2015年第6期44-46,共3页

在噪声和云层背景的干扰下,为了有效地从红外图像序列中检测到低信噪比的运动小目标,采用形态学Tophat滤波滤除低频背景部分以增强目标;并通过混合高斯背景模型进行背景估计和自适应背景更新,将前景部分和背景部分差分。实验表明,Topha... 在噪声和云层背景的干扰下,为了有效地从红外图像序列中检测到低信噪比的运动小目标,采用形态学Tophat滤波滤除低频背景部分以增强目标;并通过混合高斯背景模型进行背景估计和自适应背景更新,将前景部分和背景部分差分。实验表明,Tophat滤波和混合高斯模型算法相结合能够准确实现天空背景下红外目标的检测。 展开更多

关键词 红外目标 目标检测 天空背景 Tophat 混合高斯背景模型

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自适应并行模型组合的鲁棒语音身份识别算法 被引量：6

11

作者 李聪 葛洪伟 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第7期867-875,共9页

由于环境噪声的影响,实际应用中说话人识别系统性能会出现急剧下降。提出了一种基于高斯混合模型-通用背景模型和自适应并行模型组合的鲁棒性语音身份识别方法。自适应并行模型组合是一种噪声鲁棒性的特征补偿算法,能够有效减少训练环... 由于环境噪声的影响,实际应用中说话人识别系统性能会出现急剧下降。提出了一种基于高斯混合模型-通用背景模型和自适应并行模型组合的鲁棒性语音身份识别方法。自适应并行模型组合是一种噪声鲁棒性的特征补偿算法,能够有效减少训练环境与测试环境之间的不匹配现象,从而提高系统识别准确率和抗噪性能。首先,算法从测试语音中估计出噪声特征,然后用一个单高斯模型对噪声特征进行拟合得到噪声均值和协方差。最后,根据得出的噪声均值和协方差,调整训练好的高斯混合模型均值向量和协方差矩阵,使其尽可能地匹配测试环境。实验结果表明,该方法可以准确地重构干净语音的高斯混合模型参数,并且能够显著提高说话人识别的准确率,特别是在低信噪比情况下。 展开更多

关键词 说话人识别 特征补偿 并行模型组合 高斯混合模型-通用背景模型 噪声

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一种自适应的双门限场面运动目标检测方法 被引量：2

12

作者 吴敏 吴宏刚 +2 位作者 姚辉 王凯 蒋李 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期312-316,共5页

为了有效解决在复杂环境下机场场面运动目标的精确检测问题,提出了一种自适应的双门限场面运动目标检测方法。首先采用混合高斯背景模型的方法来提取背景图像,然后使用两个门限值对差分图像进行前景目标分割,低门限阈值用于粗分割以检... 为了有效解决在复杂环境下机场场面运动目标的精确检测问题,提出了一种自适应的双门限场面运动目标检测方法。首先采用混合高斯背景模型的方法来提取背景图像,然后使用两个门限值对差分图像进行前景目标分割,低门限阈值用于粗分割以检测出较明显的运动目标,在粗分割的基础上再用高门限阈值进行细分割以去除噪声目标和伪目标,最终得到场面运动目标的准确检测和分割结果。在复杂条件下的场景进行的实验,验证了该方法具有良好的噪声抑制能力和对慢目标良好的鲁棒性,同时能有效地分割出前景目标。 展开更多

关键词 双门限 混合高斯背景模型 背景图像 差分图像 前景目标

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无人机搭载普通相机林火识别技术研究 被引量：14

13

作者 何诚 张明远 +2 位作者 杨光 张思玉 周涧青 《林业机械与木工设备》 2015年第4期27-30,36,共5页

提出了一种无人机搭载普通相机的林火识别技术,其是一种低成本无人机林火监测方法。本研究以旋翼无人机为载体,通过在南京森林警察学院院内的两块实验场地(林地、无林土丘)进行点火试验,以机载摄像机拍摄的森林视频图像建立了基于混合... 提出了一种无人机搭载普通相机的林火识别技术,其是一种低成本无人机林火监测方法。本研究以旋翼无人机为载体,通过在南京森林警察学院院内的两块实验场地(林地、无林土丘)进行点火试验,以机载摄像机拍摄的森林视频图像建立了基于混合高斯背景模型和颜色模型的多级火灾隐患特征验证算法。在同一区域,结合地面调查数据,对无人机搭载普通相机林火识别技术精度进行检验。数据表明,在混合高斯模型得到候选火焰像素的基础上,通过试验设置最优阈值,采用归一化互相关方法设定相似度阈值为0.08,可实现对火焰特征的检测与识别。通过低成本的机载普通相机能较快地识别火灾隐患,降低误检率,可为相关研究和实际应用提供参考。 展开更多

关键词 无人机 林火识别 混合高斯背景模型

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一种新的目标检测与跟踪算法

14

作者 黄敏 陈刚 杨国锋 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2011年第6期60-63,共4页

针对目前目标检测与跟踪算法实时性和精确性不高的问题,提出了一种新的算法.该法采用差分法分割检测目标,在混合高斯背景模型的基础上,通过检测目标的位置和颜色特征,并利用改进的Hough变换检测目标形状,找到与之匹配的目标轨迹,从而实... 针对目前目标检测与跟踪算法实时性和精确性不高的问题,提出了一种新的算法.该法采用差分法分割检测目标,在混合高斯背景模型的基础上,通过检测目标的位置和颜色特征,并利用改进的Hough变换检测目标形状,找到与之匹配的目标轨迹,从而实现目标的准确跟踪.实验结果表明,该方法具有较高的检测精度和跟踪效率,能够满足智能监控系统的实时性要求. 展开更多

关键词 混合高斯背景模型 HSV颜色检测 HOUGH变换 目标跟踪

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基于深度学习的循环水养殖鳗鲡(Anguilla)行为状态识别的研究 被引量：2

15

作者 许志扬 江兴龙 +1 位作者 林茜 李凯 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1746-1755,共10页

对鱼类的行为进行智能监测,精准地量化与识别其健康状态,已成为研究热点。为实现养殖鳗鲡行为状态精准识别,提出一种基于DenseNet双流卷积神经网络的鳗鲡行为状态检测方法。利用混合高斯背景模型进行前景提取构建数据集,针对传统卷积神... 对鱼类的行为进行智能监测,精准地量化与识别其健康状态,已成为研究热点。为实现养殖鳗鲡行为状态精准识别,提出一种基于DenseNet双流卷积神经网络的鳗鲡行为状态检测方法。利用混合高斯背景模型进行前景提取构建数据集,针对传统卷积神经网络对于时间动态信息提取能力有限的问题,搭建关联空间特征与时间特征的双流网络结构(Two-stream),并使用DenseNet-121网络替换原网络,对比VGGNet、ResNet等网络,通过密集连接实现特征重用,在搭建更深的网络结构基础上加强了运动特征传递并减少了参数量,更好地提取具有代表性的行为特征。传统双流网络在两端的softmax层仅作简单的决策层平均融合,无法更深程度关联时空高级特征,提出在网络卷积层提取空间特征与时间特征后,加上一层卷积层将时空特征进行卷积融合以提升模型识别精度。实验结果表明:文中提出的基于DenseNet双流卷积神经网络对6种鳗鲡行为状态检测方法准确率达到96.8%,相较于单通道的空间流与时间流网络,准确率分别提升了10.1%和9.5%;相较于以VGGNet、ResNet搭建的双流网络,准确率分别提升了12.4%和4.2%;与决策层平均融合、特征层拼接融合的方式相比,时空特征卷积融合方式准确率分别提升了2.5%和1.7%。 展开更多

关键词 鳗鲡 行为状态 混合高斯背景模型 DenseNet-121 双流网络结构 卷积融合

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改进光流法和GMM融合的车辆实时检测算法研究 被引量：10

16

作者 陈立潮 解丹 +1 位作者 曹建芳 张睿 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期271-278,共8页

针对传统光流算法受光照影响较大和在不同场景中检测效果差别较大等问题,提出一种改进的光流法与混合高斯背景模型相融合的运动车辆实时检测算法(improved optical flow and gaussian mixture model,IOFGMM)。首先,在光流算法中加入限... 针对传统光流算法受光照影响较大和在不同场景中检测效果差别较大等问题,提出一种改进的光流法与混合高斯背景模型相融合的运动车辆实时检测算法(improved optical flow and gaussian mixture model,IOFGMM)。首先,在光流算法中加入限制条件使得不同梯度点处采用不同约束;其次,融合高斯混合背景模型(gaussian mixture model,GMM);最后,采用提出的融合算法比较目标框的数量和目标框之间的重叠面积,从而在监控视频中显示出融合后的车辆检测信息。实验结果表明:该算法在3种不同场景视频上的检测效果达到了84.80%的平均准确率,84.79%的平均召回率以及84.63%的平均F1值。与经典的光流法和高斯混合背景模型及基于这两种理论的算法相比,IOFGMM算法的各项指标平均有37%的提高,具有良好的检测效果。 展开更多

关键词 IOFGMM检测算法 光流法 高斯混合背景模型 信息融合 实时检测 梯度 光照 约束

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全天候复杂光线条件下的遗留物检测方法

17

作者 张琍 单海婧 +2 位作者 常青 王子亨 穆森 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第7期1971-1975,共5页

为提高全天候复杂光线条件下高清视频监控系统中遗留物检测的实时性、准确性和鲁棒性,提出全天候复杂光线条件下的遗留物实时检测方法。采用快速的混合高斯模型算法对视频图像进行背景建模,分别建立一个长周期背景模型和一个短周期背景... 为提高全天候复杂光线条件下高清视频监控系统中遗留物检测的实时性、准确性和鲁棒性,提出全天候复杂光线条件下的遗留物实时检测方法。采用快速的混合高斯模型算法对视频图像进行背景建模,分别建立一个长周期背景模型和一个短周期背景模型,通过当前视频帧分别与两个背景模型差分运算,得到长周期前景和短周期前景;对长周期前景和短周期前景进行分析,检测标记出遗留物,进行报警。实验结果表明,该方法能有效检测出复杂光线条件下的遗留物,具有较高的实时性和准确性。 展开更多

关键词 混合高斯背景模型 阴影抑制 取走物抑制 静止行人抑制 遗留物检测

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音源特征用于提高话者确认系统的鲁棒性 被引量：2

18

作者 吴礼福 姚志强 +1 位作者 戴蓓蒨 李辉 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期476-480,共5页

给出了一种采用音源特征信息提高以声道倒谱参数为特征的话者确认系统噪声鲁棒性的方法,提取了两类音源特征参数:短时(单帧)特征参数和较长时(多帧)特征参数,并分别构建了两个利用音源特征参数的与文本无关的话者确认辅助子系统.采用线... 给出了一种采用音源特征信息提高以声道倒谱参数为特征的话者确认系统噪声鲁棒性的方法,提取了两类音源特征参数:短时(单帧)特征参数和较长时(多帧)特征参数,并分别构建了两个利用音源特征参数的与文本无关的话者确认辅助子系统.采用线性加权对主、辅子系统的输出进行融合.在NIST’03数据库上100个男性话者的对比实验表明,音源特征参数具有良好的噪声鲁棒性,声道特征与音源特征具有较强的互补性,尤其是在较强的噪声背景下,利用音源特征可以有效地提高以声道倒谱参数为特征的确认系统的鲁棒性. 展开更多

关键词 音源特征 话者确认 噪声鲁棒性 高斯混合模型-背景模型

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一种改进的基于GMM-UBM的法庭自动说话人识别系统 被引量：4

19

作者 王华朋 杨军 +1 位作者 吴鸣 许勇 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期800-805,共6页

对基于高斯混合模型(GMM)的法庭自动说话人识别系统进行改进.通过参考人群数据库降低了对嫌疑人语音样本数量的需求.以小规模背景人群数据库建立改进的基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的法庭自动说话人识别系统.以固定电话信道... 对基于高斯混合模型(GMM)的法庭自动说话人识别系统进行改进.通过参考人群数据库降低了对嫌疑人语音样本数量的需求.以小规模背景人群数据库建立改进的基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的法庭自动说话人识别系统.以固定电话信道和移动手机信道的数据库进行了系统的测试. 展开更多

关键词 似然比 法庭自动说话人识别 高斯混合模型-通用背景模型

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基于声纹识别的智能照明语音识别算法研究 被引量：9

20

作者 王建平 马兰兰 孙伟 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第6期37-40,44,共5页

提出了一种基于声纹识别的智能照明语音识别算法。采用短时能量和短时平均过零率判别声控信号;采用基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的方法判定声控人的身份;采用基于动态时间规整(DTW)的方法识别语义。通过建立多个身份人和多... 提出了一种基于声纹识别的智能照明语音识别算法。采用短时能量和短时平均过零率判别声控信号;采用基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的方法判定声控人的身份;采用基于动态时间规整(DTW)的方法识别语义。通过建立多个身份人和多种声控命令的自适应实时语音训练样本库,采用对数似然分法和矢量累积距离法实现声控人身份认定与声控信号语义识别。仿真实验结果表明:该算法能快速准确判定与识别智能照明声控信号的身份和语义。 展开更多

关键词 声纹识别 智能照明 高斯混合模型-通用背景模型 动态时间规整

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