語音識別中的模型和算法：動態時間歸正技術（DTW），隱馬爾可夫模型（HMM），高斯混合模型（GMM），高斯混合模型（GMM）
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：nanfeicui
一:需求分析 1. 問題描述 魔王總是使用自己的一種非常精練而抽象的語言講話,沒人能聽懂,但他的語言是可逐步解釋成人能聽懂的語言,因為他的語言是由以下兩種形式的規則由人的語言逐步抽象上去的: ----------------------------------------------------------- (1) a---> (B1)(B2)....(Bm) (2)[(op1)(p2)...(pn)]---->[o(pn)][o(p(n-1))].....[o(p1)o] ----------------------------------------------------------- 在這兩種形式中,從左到右均表示解釋.試寫一個魔王語言的解釋系統,把 他的話解釋成人能聽得懂的話. 2. 基本要求: 用下述兩條具體規則和上述規則形式(2)實現.設大寫字母表示魔王語言的詞匯 小寫字母表示人的語言的詞匯 希臘字母表示可以用大寫字母或小寫字母代換的變量.魔王語言可含人的詞匯. (1) B --> tAdA (2) A --> sae 3. 測試數據: B(ehnxgz)B 解釋成 tsaedsaeezegexenehetsaedsae若將小寫字母與漢字建立下表所示的對應關系,則魔王說的話是:"天上一只鵝地上一只鵝鵝追鵝趕鵝下鵝蛋鵝恨鵝天上一只鵝地上一只鵝". | t | d | s | a | e | z | g | x | n | h | | 天 | 地 | 上 | 一只| 鵝 | 追 | 趕 | 下 | 蛋 | 恨 |
上傳時間： 2014-12-02
上傳用戶：jkhjkh1982
本文是清華大學論文，題目: 應用於哼唱式檢索之連續性隱藏式馬可夫模型及其強化方法，有很強的參考價值，值得一看。
上傳時間： 2014-07-12
上傳用戶：kelimu
1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動一塊碟子,小的只能疊在大的上面 3.把所有碟子從A桿全部移到C桿上 經過研究發現，漢諾塔的破解很簡單，就是按照移動規則向一個方向移動金片： 如3階漢諾塔的移動：A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外，漢諾塔問題也是程序設計中的經典遞歸問題
上傳時間： 2016-07-25
上傳用戶：gxrui1991
1. 下列說法正確的是 （ ） A. Java語言不區分大小寫 B. Java程序以類為基本單位 C. JVM為Java虛擬機JVM的英文縮寫 D. 運行Java程序需要先安裝JDK 2. 下列說法中錯誤的是 ( ) A. Java語言是編譯執行的 B. Java中使用了多進程技術 C. Java的單行注視以//開頭 D. Java語言具有很高的安全性 3. 下面不屬于Java語言特點的一項是( ) A. 安全性 B. 分布式 C. 移植性 D. 編譯執行 4. 下列語句中，正確的項是 ( ) A . int $e,a,b=10 B. char c,d=’a’ C. float e=0.0d D. double c=0.0f
上傳時間： 2017-01-04
上傳用戶：netwolf
Visual C++數字圖像模式識別技術及工程實踐(隨書光盤）人民郵電出版社2003張宏林本書介紹了模式識別和人工智能中的一些基本理論以及一些相關的模型,包括貝葉斯決策、線性判別函數、神經網絡理論、隱馬爾可夫模型、聚類技術等,同時結合模式識別中的一些經典問題,從多種不同的角度介紹了這些問題的解決思路。
上傳時間： 2017-07-01
上傳用戶：netwolf
OpencV是用來實現計算機視覺相關技術的開放源碼工作庫，是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監控、科學可視化等相關從業人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術問題，覆蓋了基于OpenCV基礎編程的主要內容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網上最新資料為藍本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結構清晰、合理，范例實用、豐富，理論結合實踐，即使讀者只是略懂計算機視覺原理，也能人手對相關理論方法直接進行編碼實現。 "基于OPENCV的計算機視覺技術實現"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現計算機視覺技術 1.1 計算機視覺技術 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結 第二章 OpenCV的編程環境 2.1 OpenCV環境介紹 2.2 OpenCV的體系結構 2.3 OpenCV實例演示 本章小結 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結構 3.3 函數接口設計 3.4 函數實現 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結 第四章 數據結構 4.1 基本數據結構 4.2 數組有關的操作 4.3 動態結構 本章小結 第五章 數據交互 5.1 繪圖函數 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數 5.4 錯誤處理函數 5.5 系統函數 本章小結 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態學 本章小結 第七章 結構與識別 7.1 輪廓處理函數 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統函數 本章小結 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態學（morhing functions） 本章小結 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結構與函數介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內指定矩形區域內的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統計的累積函數 13.2 運動模板函數 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數 14.7 CVUT介紹 本章小結 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現 本章小結 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
上傳時間： 2013-07-18
上傳用戶：huyiming139
本文對家用電器中語音識別技術的DSP實現進行了研究。文章介紹了語音識別技術的基本概念，討論了語音識別系統的組成和實現的技術；詳細分析了構成語音識別系統的四個組成部分，包括語音信號數字化與預處理、語音的端點檢測、特征提取與模式匹配。著重介紹了實現端點檢測的短時平均能量與短時平均過零率分析，語音信號的線性預測分析及在此基礎之上的倒譜特征參數，以及實現模式匹配的常用的矢量量化技術、動態時間規整技術和隱馬爾可夫模型；根據提出的語音識別系統的構成，介紹了在MATLAB6.5上實現了采用動態時間規整算法的識別系統的仿真分析。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：zwei41
設計了一個嵌入式語音識別系統，該系統硬件平臺以ADSP-BF531為核心，采用離散隱馬爾可夫模型(DHMM)檢測和識別算法完成了對非特定人的孤立詞語音識別。試驗結果表明，該系統對非特定人短詞匯的綜合識別率在90%以上。該系統具有小型、高速、可靠以及擴展性好等特點;可應用于許多特定場合，有很好的市場前景。文中講述了該系統CODEC、片外RAM、ROM以及CPLD等與DSP的接口設計，語音識別運用的矢量量化、Mel倒譜參數、Viterbi等有關算法及其實際應用效果。
上傳時間： 2013-10-28
上傳用戶：rolypoly152
風電的隨機性改變了傳統的機組組合模型。為了計及風電隨機性、更好地利用好風電，運用機會約束的方法考慮風電隨機對機組組合的影響，提出一種可既避免模型復雜化又計及風電隨機性的機組組合模型，并用隨機模擬的方法來實現風電隨機性的機會約束。通過算例證明模型的正確性。
上傳時間： 2013-10-27
上傳用戶：tianming222
