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基于HMM与K-均值聚类的声目标识别
引用本文:陈功,张雄伟,邓玉良.基于HMM与K-均值聚类的声目标识别[J].弹箭与制导学报,2006,26(2):144-147.
作者姓名:陈功  张雄伟  邓玉良
作者单位:1. 解放军理工大学通信工程学院,南京,210007
2. 金山职业技术学院,镇江,212200
摘    要:提出一种隐马尔可夫模型和K-均值聚类混合模型的声目标识别方法.在该方法中,建立声信号的HMM,提取了声信号的线性预测系数(LPC)作为目标识别的参数,用K-均值算法对参数进行聚类,产生了训练和识别所用的特征向量.最后根据混合模型的识别算法判断声目标的类别.仿真结果表明:新的混合模型识别系统在声目标识别中具有可行性.

关 键 词:隐马尔可夫  K-均值聚类  线性预测系数  目标识别  仿真
收稿时间:2005-11-14
修稿时间:2005年11月14

Approach Based on HMM and K-means Clustering to Identify Acoustic Target
CHEN Gong,ZHANG Xiong-wei,DENG Yu-liang.Approach Based on HMM and K-means Clustering to Identify Acoustic Target[J].Journal of Projectiles Rockets Missiles and Guidance,2006,26(2):144-147.
Authors:CHEN Gong  ZHANG Xiong-wei  DENG Yu-liang
Affiliation:1 ICE of PLAUST, Nanjing 210007,China ; 2 Jinshan Vocational Technical College, Zhenjiang 212200, China
Abstract:A recognition method based on HMM and K-means cluster is proposed through extracting LPC characteristic from acoustic target. The HMM was employed to compute the Viterbi output score and K-means algorithm is used as cluster LPC. Finally target is recognized by hybrid model, Simulation indicate this method is effective in target recognition.
Keywords:HMM  K-means cluster  LPC  target recognition  simulation
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