基于高斯混合-隐马尔可夫模型的驾驶意图识别 被引量：1

1

作者 沈瑜 刘广辉 +2 位作者 马翾鹏 许佳文 严源 《汽车技术》 北大核心 2025年第5期22-28,共7页

为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的... 为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的观测概率联合隐马尔可夫模型,识别当前时刻车辆驾驶意图。采用NGSIM中US-101数据集验证模型效果,结果表明:双参考线的高斯混合-隐马尔可夫模型对车道保持、车辆变道识别准确率分别达到93.33%、92.24%,具有良好的识别效果。 展开更多

关键词 自动驾驶 驾驶意图识别 高斯混合模型 隐马尔可夫模型 Frenet坐标系

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基于隐马尔可夫模型和高斯混合模型结合的声音转换方法 被引量：5

2

作者 岳振军 邹翔 王浩 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第3期285-289,共5页

针对隐马尔可夫模型较强的语音信号表征能力和高斯混合模型良好的声音转换效果,提出了一种了隐马尔可夫模型和高斯混合模型相结合转换线谱频率的方法,给出了理论推导和算法流程,并利用高斯建模实现了韵律特征的转换。利用所述算法对录... 针对隐马尔可夫模型较强的语音信号表征能力和高斯混合模型良好的声音转换效果,提出了一种了隐马尔可夫模型和高斯混合模型相结合转换线谱频率的方法,给出了理论推导和算法流程,并利用高斯建模实现了韵律特征的转换。利用所述算法对录制的两段语音进行了仿真实验,转换语音有较好的自然度和清晰度,ABX测试结果显示,文中算法得到的语音在听觉上有90.2%的概率更接近目标说话人语音。 展开更多

关键词 声音转换 线谱频率 隐马尔可夫模型 高斯混合模型 主观评价

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基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法 被引量：1

3

作者 钱建生 李小斌 +1 位作者 秦文光 秦海初 《工矿自动化》 北大核心 2014年第11期26-30,共5页

提出了一种基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法。该方法根据传感器采集的带式输送机功率时序数据建立带式输送机运行状态的混合高斯隐马尔可夫模型,基于该模型采用基于图的状态序列遍历算法和基于切普曼-柯尔莫哥... 提出了一种基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法。该方法根据传感器采集的带式输送机功率时序数据建立带式输送机运行状态的混合高斯隐马尔可夫模型,基于该模型采用基于图的状态序列遍历算法和基于切普曼-柯尔莫哥罗夫方程的概率转移算法对带式输送机堆煤时刻进行预测:基于图的状态序列遍历算法通过寻找当前状态到堆煤状态的通路确定剩余时间;基于切普曼-柯尔莫哥罗夫方程的概率转移算法通过粒子群优化算法及切普曼-柯尔莫哥罗夫方程交叉验证来获取训练样本上失败状态的概率阈值,并计算当前的状态迁移到超过失败状态概率阈值的转移次数来确定剩余时间。基于煤矿生产实际数据集的实验验证了该方法可有效预测带式输送机的堆煤发生时刻。 展开更多

关键词 带式输送机 堆煤时刻 堆煤预测 剩余寿命 隐马尔可夫模型 混合高斯隐马尔科夫模型 切普曼-柯尔莫哥罗夫方程

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基于高斯混合-隐马尔可夫模型的速差转向履带车辆横向控制驾驶员模型 被引量：17

4

作者 王博洋 龚建伟 +2 位作者 高天云 陈慧岩 席军强 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2301-2308,共8页

为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型... 为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型进行训练。以基于高斯混合模型表征的车辆速度和航向偏差作为隐马尔可夫模型的观测状态参量,并利用高斯混合模型对左右操纵杆位置进行转向模式划分,以转向模式作为隐马尔可夫模型的隐藏层状态参量,通过对模型的训练最终实现对于驾驶员操控经验以及车辆特性的统计学描述。利用上述模型对跟踪控制过程中的期望转向模式进行预测分析,结果表明该模型能够较准确地对转向模式进行预测。 展开更多

关键词 兵器科学与技术 履带车辆 横向控制 驾驶员模型 高斯混合-隐马尔可夫模型 机器学习 运动基元

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基于高斯混合隐马尔科夫模型的高速公路超车行为辨识与分析 被引量：28

5

作者 吕岸 胡振程 陈慧 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期630-634,共5页

基于驾驶模拟器实验数据,结合高斯混合隐马尔可夫模型(GM-HMM),对高速公路的超车行为进行辨识,并对驾驶员意图和超车行为是否正常进行分析。结果表明,基于GM-HMM的辨识方法能有效辨识多种驾驶工况下的不正常超车行为。

关键词 高速公路 超车行为 高斯混合隐马尔可夫模型

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一种采用高斯隐马尔可夫随机场模型的遥感图像分类算法 被引量：5

6

作者 黄宁 朱敏慧 张守融 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期50-53,共4页

该文研究了无监督遥感图像分类问题。文中构造了图像的隐马尔可夫随机场模型(HiddenMarkov Random Fleid,HMRF),并且提出了基于该模型的图像分类算法。该文采用有限高斯混合模型(Finite Gaussian Mixture,FGM)描述图像像素灰度的条件概... 该文研究了无监督遥感图像分类问题。文中构造了图像的隐马尔可夫随机场模型(HiddenMarkov Random Fleid,HMRF),并且提出了基于该模型的图像分类算法。该文采用有限高斯混合模型(Finite Gaussian Mixture,FGM)描述图像像素灰度的条件概率分布,使用EM(Expectation-Maximization)算法解决从不完整数据中估计概率模型参数问题。针对遥感图像分布的不均匀特性,该文提出的算法没有采用固定的马尔可夫随机场模型参数,而是在递归分类算法中分级地调整模型参数以适应区域的变化。实验结果表明了该文算法的有效性,分类算法处理精度高于C-Means聚类算法.。 展开更多

关键词 高斯隐马尔可夫随机场 模型 遥感图像 分类 算法 EM算法 有限高斯混合模型

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基于高斯混合隐马尔科夫模型与人工神经网络的紧急换道行为预测方法 被引量：10

7

作者 于扬 梁军 +3 位作者 陈龙 陈小波 朱宁 华国栋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第23期2874-2882,2890,共10页

为了有效降低因驾驶员紧急换道行为而诱发的交通事故,提高道路交通事故链阻断效率,提出一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMM-HMM)和人工神经网络(ANN)的紧急换道行为预测方法。首先利用GMM-HMM对车辆行驶状态以及驾驶行为连续观察序列... 为了有效降低因驾驶员紧急换道行为而诱发的交通事故,提高道路交通事故链阻断效率,提出一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMM-HMM)和人工神经网络(ANN)的紧急换道行为预测方法。首先利用GMM-HMM对车辆行驶状态以及驾驶行为连续观察序列进行换道意图辨识,采用ANN预测下一时段的驾驶行为,再预测换道过程中的横向加速度变化率,从而判断紧急换道的危险程度。驾驶员在环仿真实验及实车实验结果表明,该方法预测避险成功率达92.83%,实验避险成功率达90.32%。该方法能有效地对紧急换道行为进行提前警告与干预。 展开更多

关键词 换道行为预测 高斯混合隐马尔可夫模型 人工神经网络 道路交通事故链阻断

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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合 被引量：4

8

作者 李晖晖 刘坤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期1-3,33,共4页

基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数... 基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率;利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征;进行Contourlet反变换得到最终融合结果。针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法。 展开更多

关键词 图像融合 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 混合高斯模型

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考虑城市道路局部交通运行环境随机变化的跟驰模型

9

作者 陈昱光 梁子禄 +2 位作者 胡山 杨彬 林弘灏 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1391-1399,共9页

针对现有模型较少考虑交通运行环境拥挤情况对车辆跟驰行为的影响以及交通运行环境在行驶过程中受到外部影响随机变化的情况,试图建立更加符合不同交通运行环境的车辆跟驰模型。为此,提取速度、速度标准差、局部空间占有率三个指标,基... 针对现有模型较少考虑交通运行环境拥挤情况对车辆跟驰行为的影响以及交通运行环境在行驶过程中受到外部影响随机变化的情况,试图建立更加符合不同交通运行环境的车辆跟驰模型。为此,提取速度、速度标准差、局部空间占有率三个指标,基于模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法对交通运行环境进行聚类分析并实现有效量化。针对交通运行环境随时间变化的情况,拟合不同运行环境下的期望速度函数,引入高斯混合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model with Gaussian Mixture Model, GMMHMM)实现不同交通运行环境的识别及期望速度函数的转换,进而构建一种考虑不同交通运行环境下的车辆跟驰模型。最后,通过下一代模拟(Next Generation Simulation, NGSIM)轨迹数据,利用遗传算法标定模型参数。结果表明,与经典的全速度差(Full Velocity Difference, FVD)模型相比,所提出的跟驰模型能够更好地拟合车辆跟驰数据,其平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)分别降低了35%、39%,R2提高了238%。 展开更多

关键词 安全工程 交通运行环境 跟驰模型 高斯混合隐马尔可夫模型 全速度差模型

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Pairwise马尔科夫模型下的势均衡多目标多伯努利滤波器 被引量：3

10

作者 张光华 韩崇昭 +1 位作者 连峰 曾令豪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2100-2108,共9页

由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型(Pairwise Markov model,PMM)被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理... 由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型(Pairwise Markov model,PMM)被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理更为复杂的目标跟踪场景.本文针对杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种在PMM框架下的势均衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMe MBer)滤波器,并给出它在线性高斯PMM条件下的高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现.最后,采用一种满足HMM局部物理特性的线性高斯PMM,将本文所提算法与概率假设密度(Probability hypothesis density,PHD)滤波器进行比较.实验结果表明本文所提算法的跟踪性能优于PHD滤波器. 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型 Pairwise马尔科夫模型 多目标跟踪 随机有限集 多伯努利密度 高斯混合

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基于瓶颈特征的藏语拉萨话连续语音识别研究 被引量：9

11

作者 周楠 赵悦 +3 位作者 李要嫱 徐晓娜 才旺拉姆 吴立成 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期249-254,共6页

基于从深度神经网络提取的瓶颈特征具有语音长时相关性和紧凑表示的特点,将瓶颈特征及其与MFCC的复合特征用于藏语连续语音识别任务中,可以代替传统的MFCC特征进行GMM-HMM声学建模。在藏语拉萨话连续语音识别任务中的实验表明,瓶颈特征... 基于从深度神经网络提取的瓶颈特征具有语音长时相关性和紧凑表示的特点,将瓶颈特征及其与MFCC的复合特征用于藏语连续语音识别任务中,可以代替传统的MFCC特征进行GMM-HMM声学建模。在藏语拉萨话连续语音识别任务中的实验表明,瓶颈特征的复合特征取得比深度神经网络后验特征和单瓶颈特征更好的识别表现。 展开更多

关键词 藏语拉萨话 连续语音识别 高斯混合–隐马尔科夫模型 瓶颈特征 深度神经网络

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有级转向履带车辆的驾驶员操控行为模型 被引量：5

12

作者 王博洋 龚建伟 +3 位作者 熊光明 张瑞增 陈慧岩 席军强 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2379-2388,共10页

为解决有级转向履带车辆驾驶员操控经验的表征问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于操控基元序列的驾驶员操控行为表征模型。操控基元以高斯混合模型表征,并以有向图的形式完成驾驶员操控基元切换序列的提取与类别辨识... 为解决有级转向履带车辆驾驶员操控经验的表征问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于操控基元序列的驾驶员操控行为表征模型。操控基元以高斯混合模型表征,并以有向图的形式完成驾驶员操控基元切换序列的提取与类别辨识;依据不同类别的操控基元序列辨识结果完成了对驾驶数据的重分组,利用隐马尔可夫-高斯混合模型完成每一个类别下的驾驶员操控行为模型训练。结果表明:所提取出的操控基元序列既能完成对驾驶员转向操控基元切换行为的表征,又能实现对轨迹基元类别的合理划分;在给定期望轨迹所对应的预测时域内,驾驶员操控行为模型能够实现特定条件下的驾驶员转向操控量预测,预测平均偏差在4.2%以内。 展开更多

关键词 履带车辆 驾驶员模型 操控基元序列 隐马尔可夫-高斯混合模型

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基于MHMMs模型的面部表情识别研究 被引量：1

13

作者 汤丽君 邹北骥 +2 位作者 王磊 彭小宁 李燕 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期56-61,共6页

针对静态人脸表情识别方法的不足,提出了一种改进的基于运动特征的动态人脸表情识别方法。以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫... 针对静态人脸表情识别方法的不足,提出了一种改进的基于运动特征的动态人脸表情识别方法。以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫模型进行训练和测试,分析识别6种基本的面部表情。基于改进的算法,实现了一个动态面部表情识别实验系统,实验结果表明该方法简化了计算,减少了矢量量化误差。 展开更多

关键词 计算机应用 表情识别 高斯混合隐马尔可夫模型 运动特征

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基于GMM-HMM模型的智能下肢假肢运动意图识别 被引量：9

14

作者 盛敏 刘双庆 +1 位作者 王婕 苏本跃 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期169-178,共10页

传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后,仅使用惯性传感器,采集健肢... 传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后,仅使用惯性传感器,采集健肢侧处于摆动相的时序数据。选择高斯混合-隐马尔可夫模型作为分类器,对下肢假肢的运动意图进行识别。实验结果表明,该算法在模式空间中的一组基模式:平地行走、上坡、下坡、上楼和下楼5种稳态模式中,识别率达到98.99%,在包含5种稳态模式和8类转换模式的13类运动模式中的识别率可达到96.92%。所提出的方法可以在下肢假肢运动意图识别性能上有较大提升,帮助单侧下肢截肢者实现自然、流畅、稳定的行走。 展开更多

关键词 运动意图识别 惯性传感器 高斯混合-隐马尔可夫模型 模式转换 摆动相

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基于CGHMM的轴承故障音频信号诊断方法 被引量：15

15

作者 陆汝华 段盛 +1 位作者 杨胜跃 樊晓平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期223-225,234,共4页

轴承音频信号包含其运行状态的重要信息,通过分析这些信息就能对轴承故障进行有效诊断。率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型的轴承故障音频诊断方法,避免矢量量化带来的数据处理误差,提高了系统诊断精度;引入基于聚类算法的模... 轴承音频信号包含其运行状态的重要信息,通过分析这些信息就能对轴承故障进行有效诊断。率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型的轴承故障音频诊断方法,避免矢量量化带来的数据处理误差,提高了系统诊断精度;引入基于聚类算法的模型参数初始化方法和标定系数的前向-后向算法,简化系统复杂度,加快了训练和诊断速度,进一步提高了诊断精度。实验结果表明,诊断精度达到98.75%,具有很好的应用前景。 展开更多

关键词 轴承 故障诊断 连续高斯混合密度隐马尔可夫模型 音频信号

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使用GA初始化CGHMM参数的轴承故障诊方法

16

作者 陆汝华 颜文燕 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第2期180-184,共5页

连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model,CGHMM)在故障诊断领域得到了广泛应用,取得了较好效果。CGHMM训练模型较大、局部最优,但模型参数初始化值会直接影响迭代收敛速度和模型效用。全局最... 连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model,CGHMM)在故障诊断领域得到了广泛应用,取得了较好效果。CGHMM训练模型较大、局部最优,但模型参数初始化值会直接影响迭代收敛速度和模型效用。全局最优的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)初始化CGHMM模型参数,为CGHMM训练提供了一个好的初始值,不仅可以加快收敛速度,还可以得到一个更好的模型。通过GA初始化CGHMM、CGHMM训练和CGHMM诊断过程等三个方面的仿真实验和比较分析可以得出,该方法具有训练速度快和CGHMM模型好的优点。在最后的CGHMM诊断仿真实验中,该方法诊断精度为100%,高于经典方法的96%,表明GA确实可以成功应用于CGHMM参数初始化,是一种可行的故障诊断方法。 展开更多

关键词 振动与波 遗传算法 初始化 连续高斯混合密度隐马尔可夫模型 故障诊断

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基于MoG-HMM的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测研究 被引量：14

17

作者 张星辉 康建设 +2 位作者 高存明 曹端超 滕红智 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第15期20-25,31,共7页

提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后... 提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后,利用齿轮箱全寿命实验数据进行验证,结果表明,该方法可以有效的识别齿轮箱状态并实现了剩余使用寿命预测,平均预测正确率为90.94%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。 展开更多

关键词 混合高斯隐马尔可夫模型 剩余使用寿命预测 状态识别

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基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估研究 被引量：8

18

作者 季云 王恒 +1 位作者 朱龙彪 刘肖 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第23期170-174,共5页

针对传统的HMM模型状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估方法。该方法利用DPMM模型的自动聚类功能,实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合C... 针对传统的HMM模型状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估方法。该方法利用DPMM模型的自动聚类功能,实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合CHMM良好的分析和建模能力,得到设备退化状态转移路径,实现机械设备运行过程中的退化状态识别和性能评估,并利用滚动轴承全寿命数据进行了应用研究。结果表明,该方法可以有效地识别轴承运行中的不同退化状态,为基于状态的设备维修提供了理论指导。 展开更多

关键词 狄利克雷混合模型 连续隐马尔可夫模型 性能退化评估 滚动轴承

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基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法 被引量：6

19

作者 何玉文 鲍长春 夏丙寅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1991-1997,共7页

针对单通道语音增强技术对非平稳噪声的跟踪不准确、噪声抑制效果较差的问题,本文提出一种基于在线能量调整的语音增强方法.该方法以归一化临界带能量为特征,采用高斯混合模型对背景噪声进行分类,利用对应类型噪声的自回归隐马尔可夫模... 针对单通道语音增强技术对非平稳噪声的跟踪不准确、噪声抑制效果较差的问题,本文提出一种基于在线能量调整的语音增强方法.该方法以归一化临界带能量为特征,采用高斯混合模型对背景噪声进行分类,利用对应类型噪声的自回归隐马尔可夫模型(Auto-Regressive Hidden Markov Model,AR-HMM)和纯净语音的AR-HMM,在最小均方误差准则下估计语音和噪声的功率谱.考虑到非平稳环境中训练集和测试集的差异性,需在线调整语音模型和噪声模型中的能量,语音模型的能量调整采用迭代的期望最大化算法;噪声模型的能量调整则利用的是模型训练过程中的能量重估方法,并以最小值控制的递归平均算法确定噪声能量调整的初始值.在ITU-T G.160标准下对算法进行性能测试,测试结果表明,本文方法对非平稳噪声的跟踪效果较好,对噪声衰减量较大,收敛时间较短. 展开更多

关键词 语音增强 非平稳噪声 隐马尔可夫模型 高斯混合模型

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中国手语手势词识别的一种快速方法 被引量：5

20

作者 吴江琴 高文 +1 位作者 庞博 韩静萍 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2001年第6期23-27,共5页

选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备 ,采用DGMM (DynamicGaus sianMixtureModel)作为手势词识别技术 ,提出了基于相对熵的搜索策略 ,并将其应用于基于半连续DGMM的手势词识别中以提高手势词识别速度。实验结果表明 ,采用搜索... 选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备 ,采用DGMM (DynamicGaus sianMixtureModel)作为手势词识别技术 ,提出了基于相对熵的搜索策略 ,并将其应用于基于半连续DGMM的手势词识别中以提高手势词识别速度。实验结果表明 ,采用搜索策略后手势词识别效果与原来相当 ,而识别速度提高了近 1 5倍。 展开更多

关键词 手语识别 动态高斯混合模型 隐式马尔可夫模型 相对熵 手势词识别 SCDGMM 神经网络

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