这是一个基于HMM 模型的生物多序列比对算法的linux实现版本。hmmer
上传时间： 2014-01-01
上传用户：zhangyi99104144
可以了解GMM的动态，也可以学习GMM的构建技术，对我们学习非常重要！
上传时间： 2017-09-25
上传用户：sdq_123
基于HMM的语音识别技术研究这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
上传时间： 2021-12-24
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语音识别是通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为文本或命令的技术。近年来语音识别技术由于其重要性和研究难度成为研究的热点。随着嵌入式的发展，嵌入式语音识别技术成为语音识别领域发展的新的重要方向。 在此背景下，本课题进行基于ARM的嵌入式语音识别系统的研究。论文分别从理论分析、系统硬件平台的总体设计、系统软件的分析定制等方面，对语音识别在ARM上的应用做了研究。 1、在理论上，详细介绍了语音识别的发展历史与研究现状；具体阐述语音识别技术的基本原理和主要研究方法，并推导了语音识别技术中最常用到的两种算法DTW和HMM的数学模型，为进一步的语音识别研究打下基础。 2、在硬件平台方面，本文分析设计了语音识别系统的总体方案，主要包括以下三部分：语音识别系统的控制部分、语音的输入输出部分以及语音程序的存储部分；文中详细介绍了各部分的作用以及它们之间的连接方式，此外根据实际需要，选择确定了语音芯片等外围电路芯片的型号并扩展了外围电路。 3、在系统软件选择定制方面，不仅要求各部分自身功能完善，能够满足本课题的需求，而且要求各部分相互之间满足一定的兼容性，即定制的系统具有稳定性，可以有效的工作。考虑到以上的因素，本课题针对特定的语音识别系统的需求，对交叉编译环境、U-boot、内核、根文件系统等均进行了量身定制。最终选用Crosstool来制作专门编译Linux-2.6.22.6的交叉编译工具；选用比较稳定的支持tftp下载的u-boot-1.2.0作为引导程序；选用Linux-2.6.22.6作为嵌入式操作系统内核，并对其进行剪裁定制，特别是增加了UDA1341TS音频驱动和网卡驱动部分；选用了带有mdev功能的busybox-1.9.1来制作根文件系统。 在以上三方面的基础上，本课题对语音识别程序系统进行了实验研究。实验包括音频驱动、语音录制、语音训练、语音识别程序的编译以及语音识别等程序在ARM上的移植。 最后，本论文采用DTW模型，完成了语音模板的训练和语音识别的任务。经过实验测试，该系统有效完成了预期的语音识别任务。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：wsx123
·基于MATLAB的语音识别系统程序,包括HMM,DTW,Record三个matlab的M文件 文件列表: cdhmm .....\baum.m .....\getparam.m .....\hmm.mat .....\inithmm.m .....\mfcc.m .....\mixture.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lanwei
·详细说明：语音识别方面的开发包，有助于设计HMM，NN和VQ。它是开放源码的。- The speech recognition aspect development package, is helpful to designs HMM, NN and VQ. It opens the source code.
上传时间： 2013-06-17
上传用户：weixiao99
为了提高语音信号的识别率，提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理，然后进行小波分解，在此基础上提取LPCC参数，从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用高斯混合模型（GMM）进行说话人语音识别，实验表明新特征参数取得了较好的识别率。
上传时间： 2013-10-10
上传用户：asdgfsdfht
使用第二代身份证照片作为训练样本进行人脸识别属于典型的单样本问题，由于没有充分数量的训练样本，会造成常规的人脸识别算法识别率低下，甚至无效的问题。为此采用虚拟样本生成方法，并针对遇到姿态变化较复杂的人脸时，识别率不高的问题，提出了一种新的多姿态的虚拟样本生成方法，通过模拟人脸侧向旋转、俯仰和立体旋转等增加有效的训练样本，再使用鲁棒性较好的HMM进行人脸识别。在自建的身份证人脸库上进行测试，实验结果显示，该方法在一定程度上减弱了人脸姿态的变化对识别率的影响，并取得了较好的识别效果。
上传时间： 2013-10-17
上传用户：hanwu
hmmer源程序，对于HMM很有参考价值
上传时间： 2015-02-12
上传用户：franktu
模式识别常用模型和算法,包括BP神经网络的C语言实现，BP神经网络解决异或问题，HMM的C语言实现
上传时间： 2015-05-07
上传用户：xinyuzhiqiwuwu
