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用于动态序列合成的基于核密度估计的隐马尔科夫模型
被引量：
1
1
作者
王天树
郑南宁
+2 位作者
李岩
徐迎庆
沈向洋
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第2期153-159,共7页
提出了一种用于动态序列合成的统计模型———基于核密度估计的隐马尔可夫模型 .给定一个输入动态序列 ,该模型可以自动产生被控的输出动态序列 .文中提出的模型是一种以非参数化概率密度估计作为观测模型的隐马尔可夫模型 .该模型对输...
提出了一种用于动态序列合成的统计模型———基于核密度估计的隐马尔可夫模型 .给定一个输入动态序列 ,该模型可以自动产生被控的输出动态序列 .文中提出的模型是一种以非参数化概率密度估计作为观测模型的隐马尔可夫模型 .该模型对输入和受控输出序列的联合概率分布进行建模 ,并利用基于核函数的概率密度估计来学习联合概率分布的细节信息 .文中详细地讨论了该模型的学习和合成算法 .并利用该模型实现了一个虚拟指挥系统 .即给定一段音乐 ,系统可以自动生成相关的乐队指挥动作 .该文利用该系统对不同风格和节拍的音乐做了实验 .实验结果验证了算法的有效性 .
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关键词
动态序列合成
隐马尔科夫模型
计算机动画
时间序列分析
非参数化统计
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职称材料
题名
用于动态序列合成的基于核密度估计的隐马尔科夫模型
被引量：
1
1
作者
王天树
郑南宁
李岩
徐迎庆
沈向洋
机构
西安交通大学人工智能与机器人研究所
微软亚洲研究院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第2期153-159,共7页
基金
国家自然科学基金 ( 6 0 175 0 0 6
6 0 0 2 430 1)资助 .
文摘
提出了一种用于动态序列合成的统计模型———基于核密度估计的隐马尔可夫模型 .给定一个输入动态序列 ,该模型可以自动产生被控的输出动态序列 .文中提出的模型是一种以非参数化概率密度估计作为观测模型的隐马尔可夫模型 .该模型对输入和受控输出序列的联合概率分布进行建模 ,并利用基于核函数的概率密度估计来学习联合概率分布的细节信息 .文中详细地讨论了该模型的学习和合成算法 .并利用该模型实现了一个虚拟指挥系统 .即给定一段音乐 ,系统可以自动生成相关的乐队指挥动作 .该文利用该系统对不同风格和节拍的音乐做了实验 .实验结果验证了算法的有效性 .
关键词
动态序列合成
隐马尔科夫模型
计算机动画
时间序列分析
非参数化统计
Keywords
Learning systems
Probability density function
Sampling
Time series analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于动态序列合成的基于核密度估计的隐马尔科夫模型
王天树
郑南宁
李岩
徐迎庆
沈向洋
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
1
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参考文献
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