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题名基于HMM的普通话单字发音准确度评价方法研究
被引量：3
- 1
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作者
戚建宇
赵鹤鸣
何松
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机构
苏州大学电子信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第7期224-226,229,共4页
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基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60572076)
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文摘
在大量语音分析实验的基础上,提出了一种普通话单字发音准确度计算辅助评价方法。细化声韵母,对反映普通话发音准确度的声韵过渡段建立连续高斯混合密度HMM的普通话发音标准度评价系统。在语音特征上采取了符合人耳听觉特征的Mel倒谱。最后结合基音特征,完成客观特征到主观评价的映射。实验证明,该方法取得了较好的效果。
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关键词
连续高斯混合密度hmm
Mel倒谱
发音准确度
计算机评价
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Keywords
the continuous Gaussian mixture hmm
Mel cepstrum
pronouncing accuracy,computer aided assessment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于CGHMM的轴承故障音频信号诊断方法
被引量：15
- 2
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作者
陆汝华
段盛
杨胜跃
樊晓平
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机构
湘南学院计算机系
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期223-225,234,共4页
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基金
国家自然科学基金No.60774023
湖南省自然科学基金No.07JJ6107
湖南省教育厅科研项目(No.07C723)~~
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文摘
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。
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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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Keywords
bearing
fault diagnosis
Continuous Gaussian mixture Hidden Markov Model（CGhmm）
acoustic signal
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于MFCC和HMM的气固流型辨识
被引量：2
- 3
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作者
胡红利
闫洁冰
邢文奇
张炜
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机构
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室
西仪集团西安工业自动化仪表研究所
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2013年第5期555-560,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51177120)
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文摘
针对气力输送管道中测控装置后常见的三种过渡流型,即中心流、环状流和层状流,采用静电传感器作为测量装置获得静电流动噪声信号,借鉴语音信号处理方法,提取静电流动噪声信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)及其一阶差分作为特征参数,用特征参数训练连续高斯混合密度隐马尔科夫模型(CGHMM),建立不同流型的模型库,再用训练好的CGHMM模型对提取的特征参数进行分类,进而实现流型识别.实验结果表明,该方法识别率达到98%,为气固流流型识别及气力输送测控装置提供了新的研究方法.
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关键词
气固两相流
测控装置
语音信号处理
流型识别
梅尔频率倒谱系数
静电传感器
流动噪声信号
连续高斯混合密度隐马尔科夫模型
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Keywords
gas-solid two-phase flow
detection and control device
speech signal processing
flow regime identification
mel-frequency cepstrum coefficient （MFCC）
electrostatic sensor
flow noise signal
continuous Gaussian mixture hidden Markov model （CGhmm）
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于CHMM的雷达海面回波建模与分析方法
被引量：2
- 4
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作者
万建伟
杨俊岭
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机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期2715-2719,共5页
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基金
国家自然科学基金(60571058)资助课题
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文摘
高分辨率雷达以低擦地角观测粗糙海表面时杂波幅度明显增强,产生海尖峰效应。海尖峰与平稳海杂波的统计特性差别显著,使用单一概率密度函数(PDF)的传统统计建模方法难以精确描述回波特性,尤其在回波中包含目标信号时,这种不适应更为严重。该文将连续型隐马尔可夫模型(CHMM)用于海杂波建模,把海面回波分为平稳海杂波、海尖峰和目标回波3个状态,使用高斯混合密度模型(GMDM)建立各状态观测值的连续PDF表达式,使用Baum-Welch算法对CHMM的参数进行计算和重估。同时,修正了基于GMDM的CHMM观测值状态联合概率公式,解决了GMDM参数迭代求解过程中的分母下溢出问题,为海杂波建模与分析提供了一种新的方法。最后对实际雷达采集数据的分析证明了该方法的有效性。
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关键词
雷达杂波
连续型隐马尔可夫模型
海尖峰
高斯混合密度模型
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Keywords
Radar clutter
Chmm
Sea Spike
GMDM
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分类号
TN959.72
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于HTK的维吾尔语连续语音声学建模
被引量：12
- 5
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作者
陶梅
吾守尔.斯拉木
那斯尔江.吐尔逊
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学数学与系统科学学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2008年第5期56-59,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60762006)
国家语委重点资助项目(MZ115-75)
新疆维吾尔自治区高校科研计划(XJEDU2006S10)
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文摘
维吾尔语属于阿勒泰语系突厥语族,是黏着性语言。本文根据维吾尔语的特点,分析设计了维吾尔语语音识别系统的总体结构,讨论了维吾尔语最佳识别基元的选择方法,提出建立基于决策树聚类的上下文相关模型,并采用混合高斯分布(GMD)拟合观测概率分布,优化维吾尔语连续语音中HMM模型系统以提高识别性能。最后给出实验对比,得出结论,为今后维吾尔语连续语音识别研究提供依据。
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关键词
人工智能
自然语言处理
维吾尔语
混合高斯分布
hmm
连续语音识别
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Keywords
artificial intelligence
natural language processing
Uyghur
Gauss mixed distribution
hmm
continuousspeech recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名使用GA初始化CGHMM参数的轴承故障诊方法
- 6
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作者
陆汝华
颜文燕
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机构
湘南学院软件与通信工程学院
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2016年第2期180-184,共5页
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基金
国家自然科学基金青年资助项目(61402540)
湖南省教育厅资助科研项目(13C879)
+1 种基金
湘南学院[2012]125号NO2计算机应用技术创新训练中心项目
湘南学院"十二五"重点学科计算机应用技术学科资助项目
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文摘
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。
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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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Keywords
vibration and wave
genetic algorithm
initialization
continuous Gaussian mixture hidden Markov model(CGhmm)
fault diagnosis
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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