基于状态持续时间的HMM语音识别模型

针对经典隐马尔可夫模型对状态持续时间的函数表达与实际语音的物理事实不相符合这一缺点,在通常隐马尔可夫的基础上引入状态持续时间参数,建立基于状态持续时间的HMM语音识别模型（SDHMM）,并用其进行语音识别实验,与经典隐马尔可夫模型相比,识别率有所提高。     

基于PCA和CHMM的音频自动分类*

针对DHMM分类器对音频特征进行向量量化引起的误差及特征维数过多导致计算复杂度过大的问题,提出了一种新的基于PCA和CHMM的音频自动分类方法。它先将音频特征组成一个高维向量,然后使用PCA对这些高维向量进行降维,再使用CHMM分类器对降维后的特征进行分类。实验证明了PCA和CHMM音频分类的有效性。     

基于隐马尔可夫模型的音频自动分类

音频的自动分类,尤其是语音和音乐的分类,是提取音频结构和内容语义的重要手段之一,它在基于内容的音频检索、视频的检索和摘要以及语音文档检索等领域都有重大的应用价值.由于隐马尔可夫模型能够很好地刻画音频信号的时间统计特性,因此,提出一种基于隐马尔可夫模型的音频分类算法,用于语音、音乐以及它们的混合声音的分类.实验结果表明,隐马尔可夫模型的音频分类性能较好,最优分类精度达到90.28%.     

面向新闻视频内容分析的音频分层分类算法*

提出了一种规则和隐马尔可夫模型相结合的音频分层分类算法,首先利用规则将新闻节目中的音频分为静音、语音和音乐三类,然后采用隐马尔可夫模型进一步将语音和音乐细分为男主持人语音、女主持人语音、交替报道、独白语音、现场语音和音乐六类。实验结果表明,男主持人语音、女主持人语音以及音乐的分类效果最好,查准率和查全率均可达90％以上;交替报道的分类性能最差,查准率为57.5％,查全率为79.3％;其他类别的分类性能居中,在70%～90％左右。与同类算法相比,该算法分类性能较高。     

基于HMM的设备故障预测方法研究

故障预测是设备实施基于状态维修的1个重要内容,是实现真正意义上精确维修的前提和基础。隐马尔可夫模型（HMM）作为1种统计分析算法,在设备的故障诊断中获得了成功应用。但对于故障的预测,传统隐马尔可夫模型存在很多缺陷,因此研究相关的改进算法,构建了基于隐马尔可夫的故障诊断和预测框架,使设备的故障诊断和预测能够同时进行。最后通过对滚动轴承实测数据的仿真验证,表明该算法具有较高的故障识别率并且对设备的剩余寿命能进行有效的预测。     

基于单类支持向量机的音频分类

研究一种基于单类支持向量机的音频分类方法,能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。通过使用小波包变换提取语音特征向量,并融合多特征向量,将音频分为5类：纯语音、音乐、环境音、含背景音语音和静音。实验结果表明这种方法具有较好的分类精度,性能优于贝叶斯、隐马尔可夫模型和神经网络分类器。     

在HMM中状态停留时间的模型化及不同特征参数的组合

在传统的隐马尔可夫模型中,模型在某状态停留一定时间的概率随着时间的增长呈指数下降的趋势。文中使用依赖于时间的状态转移概率对状态停留时间予以刻画。首先,在采用相同特征矢量下进行了修改后的隐马尔可夫模型和传统隐马尔可夫模型的比较和分析。其次,对不同特征矢量的组合进行了对比实验。另外,在进行不同参数的组合时,文中考虑了不同特征参数及其维数对观察矢量概率输出的影响。     

基于HMM的机载设备状态健康评估方法研究

针对机载设备的状态健康评估问题,采用隐马尔科夫模型(HMM)对其进行性能退化程度的评估;首先引入状态条件概率矢量对HMM进行不确定性改进,并推导了其表达式;其次以状态条件概率比值为基础,给出了机载设备状态等级量化分值的计算方法,并据此设计了机载设备状态健康评估流程;最后以飞机发动机温控放大器为例进行仿真验证,结果表明上述方法能够给出直观、准确的状态评估结果.     

基于线性分段与HMM的时间序列分类算法

抽象出时间序列的多段线性特征,并提出一种时间序列分类算法.该算法包括3个模块:导数估值函数,线性分段方法,DDHMM模型(基于HMM).首先,利用导数估值函数与线性分段方法检测多段线性特征,若满足多线段特征,则将时间序列转化为特定结构的观察值序列;然后,利用训练观察值序列训练DDHMM模型,通过比较各模型产生测试观察值序列的概率值进行分类.实验表明,针对满足多段线性特征的时间序列,该算法具有较高的分类精度,应用在UCI数据集和实际工程中,分类效果好.     

基于音频分析的视频场景检测

目前场景检测的研究,主要是基于图像和视频。但音频同样具有丰富的场景信息,基于音频分析的计算量是比较少的,对自动或者半自动的场景检测,基于音频分析的方法也是更为让用户接受的。可以把基于音频分析的方法作为视频场景检测的辅助手段,以获得更为准确的场景检测和分割。该文提出了一个基于内容的音频分析系统,对视频序列实现基于音频分析的场景检测和分割。该系统能有效的解决许多诸如图像变化了,而实际场景并未变化的情形。且本系统整体运算复杂度较基于视频／图像的场景检测与分割系统要低。     

DNA序列的二阶隐马尔科夫模型分类

隐马尔可夫模型是对DNA序列建模的一种简单且有效的模型, 实际应用中通常采用一阶隐马尔可夫模型. 然而, 由于其一阶无后效性的特点, 一阶隐马尔科夫模型无法表示非相邻碱基间的依赖关系, 从而导致序列中一些有用统计特征的丢失. 本文在分析DNA序列特有的生物学构造的基础上, 提出一种用于DNA序列分类的二阶隐马尔可夫模型, 该模型继承了一阶隐马尔可夫模型的优点, 充分表达了蕴涵在DNA序列中的生物学统计特征, 使得新模型具有明确的生物学意义. 基于新模型, 提出一种DNA序列的贝叶斯分类新方法, 并在实际DNA序列上进行了实验验证. 实验结果表明, 由于二阶隐马尔可夫模型充分反映了DNA序列碱基间的结构信息, 新方法有效地提高了序列的分类精度.     

语音/音乐自动分类中的特征分析

综合分析了语音和音乐的区别性特征,包括音调,亮度,谐度等感觉特征与MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients)系数等,提出一种left-right DHMM(Discrete Hidden Markov Model)的分类器,以极大似然作为判别规则,用于语音,音乐以及它们的混合声音的分类,并且考察了上述特征集合在该分类器中的分类性能,实验结果表明,文中提出的音频特征有效,合理,分类性能较好。     

基于隐马尔可夫模型的入侵检测系统

首先介绍了基于隐马尔可夫模型(HMM)的入侵检测系统(IDS)框架,然后建立了一个计算机系统运行状况的隐马尔可夫模型,最后通过实验论述了该系统的工作过程。通过仅仅考虑基于攻击域知识的特权流事件来缩短建模时间并提高性能,从而使系统更加高效。实验表明,用这种方法建模的系统在不影响检测率的情况下,比传统的用所有数据建模大大地节省了模型训练的时间,降低了误报率。因此,适合用于在计算机系统上进行实时检测。     

基于加权HMM的车辆电源系统状态预测

针对车辆电源系统状态趋势问题,提出了一种加权隐马尔可夫模型的状态预测方法。通过建立电源系统的隐马尔可夫模型,利用加权预测思想对隐马尔可夫模型中隐状态序列进行预测,将最大概率隐状态利用观测概率密度计算出状态观测值。通过对电压调节脉宽信号的导通率进行预测,并与BP神经网络和自回归（AR）模型对相同序列的预测结果进行对比,结果表明该方法对系统的状态变化具有较好的预测能力。     

网络风险评估方法研究

为了进行网络风险评估,采用隐马尔可夫随机过程作为分析手段,以入侵检测系统的输出（报警事件）为处理对象,建立了描述主机系统受到攻击后状态转化的隐马尔可夫模型(HMM),给出了主机系统风险指数的计算方法,并经过简单叠加得到整个网络风险的定量评价。最后通过实验证实了所提出方法的有效性。     

基于Multi-stream Combined隐马尔柯夫模型源端检测DDoS攻击

提出了一种新颖的综合考虑多维观测特征的DDoS攻击源端检测方法。该方法引入S-D-P特征概念,并抽取TCP/IP包头中的标志位和ID字段构成多维观测特征,采用Multi-stream Combined隐马尔可夫模型（MC-HMM）在源端网络检测DDoS攻击。大量实验表明,MC-HMM方法克服了基于一维观测特征的检测算法信息量过小的固有缺陷,能够有效降低检测的误报率和漏报率,提高DDoS攻击源端检测精度。     

一种基于SCHMM的手语识别方法

手语识别的研究具有重大的学术价值和广泛的应用前景.在近些年的手语识别工作中,隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Models,简称HMMs)起到了重要的作用.基于HMM的统计框架是当前动态识别领域的主流方法,同时也是该文的研究工作的理论基础.提出将半连续隐马尔科夫模型(SCHMM)用于手语识别,在理论上证明了SCHMM优于离散隐马尔科夫模型(DHMM)和连续隐马尔科夫模型(CHMM),可以避开DHMM中因矢量量化造成的信息损失,在保证识别率的前提下降低模型的复杂性和运算量.     

藏语拉萨话大词表连续语音识别声学模型研究

根据藏语的特点,提出藏语拉萨话大词表连续语音识别声学模型,利用高层次的藏语语言知识减少模式匹配的模糊性。以音素和声韵母为声学建模单元,在HTK平台上建立上下文相关的连续隐马尔可夫声学模型,以实现藏语拉萨话特定人大词表连续语音识别。实验结果表明,在最优情况下,该模型词错误率只有7.8%。     

基于步态识别的远距离身份认证

通过人走路的姿势实现对个人身份的远距离识别和认证是当前生物特征识别研究领域的一个研究热点。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行人体运动的静态形状描述,采用连续隐马尔可夫模型对人体运动时从一个动作到另一个动作的过渡进行动态描述。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。     

利用上下文和基频提高汉语连续数字串识别性能

该文介绍了如何利用三音子模型和基频信息来提高汉语连续数字串的识别性能。三音子模型考虑了前后语音协同发音的影响,将上下文考虑到模型中去,可以更好地描述连续语音;各个音节的基频是随时间而变化的,其不同轨迹构成了声调,利用基频信息进一步提高了对汉语连续数字串的识别率。