一种基于废料模型的关键词确认方法

关键词确认是语音识别中一个重要的研究方向。对于关键词确认系统来讲,废料模型的结构和类型对整个系统的性能有很大的影响。文中提出了一种基于音节格的废料模型。实验表明,与传统的基于音素类的废料模型相比,关键词确认率有了很大的提高。     

基于词表树结构填料模型的关键词检测技术

关键词检测技术是语音识别领域中一个重要的研究方向。对于关键词检测系统来讲,若要求达到高检测率的同时希望虚报率较低,仅仅建立关键词模型是不够的。填料模型的结构和类型对整个系统的性能相对会有更大的影响。对于非特定说话人的连续语音中出现的非关键词语音提出建立一种新的有效的基于词表树结构的填料模型。实验结果表明,与传统的基于音节格和音节聚类的填料模型相比,关键词的检测率有了很大的提高,系统的综合性能较好,具有一定的可行性和实用性。     

基于模糊理论的关键词识别算法

针对关键词发音相似易混淆及反词模型难确定、难训练等问题,提出一种结合模糊理论的方法,利用模糊C均值聚类算法对候选关键词进行2次聚类,同时将新的聚类中心作为反词模型进行最后确认.实验结果表明,这种方法使识别率得到了显著的提高.     

噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法

在噪声环境下如何提高语音信号端点检测的准确性是自动语音识别（ＡＳＲ）研究中的一个重要课题．常用的基于短时能量的端点检测方法对于能量较低的音节或在信噪比较低的环境下,检测性能不够理想．讨论了一种基于ＨＭＭ模型的语音信号端点检测方法．先用训练的方法生成背景噪声和废料的模型,再用Ｖｉｔｅｒｂｉ解码算法对待测信号进行处理,并给出了具体的实现方法．实验测试结果表明,基于ＨＭＭ的端点检测方法的检测性能接近于人工检测,方法是有效的．     

基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测

针对入侵检测中普遍存在误报与漏报过高的问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测新方法．该方法以程序正常执行过程中产生的系统调用序列为研究对象，建立计算机的正常程序行为模型．在入侵检测时，先对测试的系统调用数据用滑动窗口划分得到短序列，再根据正常程序行为的隐马尔可夫模型求得每个测试短序列的输出概率，如果系统调用短序列的输出概率低于给定阈值，则将该短序列标定为“不匹配”，如果测试数据中不匹配的短序列数占总短序列数的百分比超过另一给定阈值，该模型就认为此程序行为异常．实验结果表明，与Forrest和Lee的方法相比，所提方法的检测率的最大提高率可达590％．     

一种基于同义词的中文关键词提取方法

关键词在自然语言处理的各个领域有着十分重要的意义.对于中文自然语言处理,一词多义和多词一义问题始终是困扰研究人员的一个重大难题.传统的一些基于统计的方法,诸如KEA只是机械地统计了词频,而没有考虑词之间的关系.文中提出了一种基于同义词的中文关键词提取方法SKEA,并建立一阶隐马尔可夫模型进行词义消歧,将文本从稀疏的词空间映射到语义空间,从而实现了文本的降维.同时改进了KEA的位置权重公式,并提出新的关键词特征选取项.最后对SKEA方法和KEA方法进行比较实验,证明SKEA是一种更优秀的中文关键词提取方法.     

Android手机安全检测系统关键技术的研究与实现

Android系统自身应用层的安全机制不够完善给Android手机带来了潜在的安全风险,鉴于此,在分析研究Android平台安全威胁的特殊性以及其组成结构基础上,综合现有PC机安全检测的高级技术及先进思想,采用基于隐马尔可夫模型的行为模式识别技术来构建基于Android平台智能手机的安全检测系统。     

基于隐马尔可夫模型的无线局域网媒体接入控制层入侵检测方法

将无线局域网媒体接入控制(MAC)层字段作为检测入侵的分析对象,提出了基于隐马尔可夫模型(HMM)的无线局域网MAC层入侵检测方法.采用了基于控制台、服务器、代理的3层分布式无线局域网入侵检测框架;基于HMM模型对无线局域网的MAC帧头部进行建模;利用正常的无线局域网络数据对HMM进行训练,并记忆正常系统下的数据包行为.由此,检测发现了出现概率小的数据包或数据包序列,并制定了入侵检测阈值.试验结果表明,所提方法对已有的无线局域网MAC层攻击的误报率和漏报率比较低,并能检测未知攻击.     

基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的人脸检测

该文提基于离散隐马尔可夫模型（HMM）和奇异值特征的人脸检测方法。这一算法包含2部分工作,首先提出了基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的正向端正人脸检测方法,然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸。扩展算法首先计算当前位置子图像窗口的奇异值特征,将该特征向量经过识别各个旋转角度人脸的HMM模型,得到该子图像窗口的旋转角度,再经过旋正,重新送到识别正面端正人脸的HMM模型,由此确定该子图像窗口是否为人脸,对一个由43幅集体照片组成的正面人脸图像集进行测试,共检测到484人中的425人,检测率为87。8％;而多角度旋转人脸图像检测率为75．1％,实验结果表明,该方法具有良好的检测性能。     

隐Markov模型中状态停留时间的模型化

在用传统的ＨＭＭ（ＴＨＭＭ）刻画现实中的语音时有一个显然的缺点,那便是它不能合适地表征语音信号的时域结构。本文采用依赖于时间的状态转移概率来模型化状态停留时间,修改后的模型称为ＭＨＭＭ。对于参加过训练的说话人,ＴＨＭＭ和ＭＨＭＭ的正识率基本上差不多。而对于未参加过训练的说话人,ＭＨＭＭ的正识率明显高于ＴＨＭＭ的正识率。也就是说,ＭＨＭＭ对于说话人的适应性要好于ＴＨＭＭ。原因在于ＭＨＭＭ更多地包含了发音时音素间的跳转信息。     

基于拼音图的两阶段关键词检索系统

针对当前关键词检索系统中单阶段系统检索速度慢,基于大词汇量连续语音识别(LVCSR)的两阶段系统又不够稳健的现状,提出一种新的基于拼音图的两阶段检索系统以满足快速、稳健检索的需要。两阶段分为预处理阶段和检索阶段。预处理阶段将语音数据识别成具有高覆盖率的拼音图。检索阶段响应用户的频繁查询,在拼音图中查找出与关键词拼音匹配的拼音串,并采用基于N元拼音文法的前后向算法计算置信度以实现对检索结果的筛选。实验表明:系统的二字词召回率及正确率可达72.19%和72.68%,三字词召回率及正确率可达73.51%和82.98%,均优于LVCSR系统,且检索阶段仅需0.01倍实时,具有良好的实用价值。     

一种新型汉语单音节识别方法

介绍了一种新型字基 ＶＱ／ＨＭＭ语音识别方法： ＶＱ与 ＨＭＭ分级识别算法。 使得 ＶＱ部分可用作语音识别的第一级处理， ＨＭＭ部分作第二级识别。在第一级识别中 可引进汉语的音素知识，使 ＶＱ／ＨＭＭ性能进一步提高，并可用于大字汇表的实时语音识 别，存贮量、计算量均大大减少。用此方法把汉语四声作一个 ＨＭＭ模型，使汉语 ４００ 个基本音节的识别率达 ９６％以上．若加上精确四声识别则可识别汉语的 １２００种声音。     

隐Markov模型在剪接位点识别中的应用

剪接位点的识别是基因识别中的一个重要环节。由于现有的基因识别算法主要关注编码区的整体特性 ,而并不着重考虑个别位点的信息 ,因此难以准确地识别出剪接位点。考虑到剪接位点附近的保守序列的相邻碱基之间应该存在某种相关性 ,利用一阶 Markov链建立了表述这种相关性的模型 ,在此基础之上 ,设计了专门用于剪接拉点识别的隐马氏模型 (HMM)方法。实验结果表明 ,用 HMM描述剪接位点附近序列符合实际情况 ,并且利用这一方法进行剪接位点的识别可以很好地提取位点附近保守序列在边缘分布与条件分布 (转移概率 )上的统计特征。使用该方法对真实剪接位点和虚假剪接位点进行识别 ,识别率均可达 90 %以上。     

陕西关中农村生活垃圾产量的预测

以陕西关中地区为例,运用任意抽样方法进行抽样调查,分析关中农村生活垃圾的组成和成分比例以及影响该地区生活垃圾产量的因素.通过分析影响陕西关中地区农村生活垃圾产量的诸因素,建立以人均纯收入、燃气普及率和垃圾回收利用率为主要内在影响因子的生活垃圾产量三元线性回归预测模型.再根据农村人口的预测结果,推算出垃圾总产生量,从而为治理农村生活垃圾打下坚实的基础.     

基于混合隐Markov模型的红细胞计数方法

为解决红细胞的计算机自动识别问题 ,引入了混合隐 Markov模型对彩色细胞纹理进行识别 ,采用螺旋型采样方法 ,应用一维隐 Markov模型解决二维图像处理问题。选择不同的样本 ,以期望最大算法训练多个混合隐 Markov模型 ,利用它对图像进行纹理识别 ,以距离变换和分水岭算法进行分割计数。该方法在分类正确率和算法适用性上取得了比较好的结果 ,提高了制片质量。该方法对中等质量的红细胞照片进行计数能够取得 94 %以上的识别正确率。提出了对混合 Markov模型初值选取问题的一种改进算法 ,以提高计算效率和算法鲁棒性     

语音识别中隐马尔可夫模型状态数的研究

该文从信息论的观点出发,对语音信号的隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的状态数进行研究,建立了ＨＭＭ的状态数研究的简化模型,指出ＨＭＭ的信息熵是由语音信号的固有熵和附加熵组成。随状态数增加,信息熵趋向固有熵。最后,在综合考虑信息熵和运算量两方面因素情况下,得出了状态数宜在６￣８之间的结论。     

一种垃圾焚烧处理模型中SCADA系统的仿真

介绍了一种基于CAO技术的垃圾焚烧处理模型的SCADA系统的仿真。通过将焚烧模型动态仿真得到的控制方案应用于实际的数据采集和监控系统，将焚烧系统中某些参数的仿真结果和现场通过组态软件实时得到的参数趋势做比较。结果表明，控制方案的仿真效果较理想。     

基于隐马尔可夫模型的电力信息系统动态威胁定量分析

针对典型电力信息系统的网络威胁定量评估问题,提出了基于网络入侵检测系统（network intrusion detection syetem,NIDS）报警信息和隐马尔可夫模型的网络威胁动态分析方法HMM-NIDS。该方法充分利用NIDS报警信息,从优先级、严重度、资产值和可信度4个方面分析NIDS报警信息,给出了报警威胁定量描述和分类方法,优化了隐马尔可夫模型中的观测矩阵;基于贝叶斯网络分析攻击成功的可信度,避免NIDS误警信息干扰;基于改进的隐马尔可夫模型,融合得到系统的动态风险量化值。基于Darpa2000实验场景模拟DDoS攻击,通过对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。     

隐马尔柯夫模型在信号检测中的应用

用隐滤波器隐马尔哥尔夫模型从相似功率谱噪声中检测脑电信号，运用似然比检验的方法对混有噪声的脑电信号进行检测。实践表明，该方法检测效果较好，在－１８ｄＢ信噪比时仍得到满意的ＲＯＣ曲线。     

基于ARM的实时语音识别系统在嵌入式系统中的应用

在分析语音识别原理的基础上,设计了一个基于ARM和DSP芯片的语音识别子系统,用于嵌入式系统中的语音识别,该语音识别子系统由ARM和DSP芯片为核心,配合其他功能电路,能够独立完成语音识别的工作,ARM芯片作为系统的控制芯片,DSP芯片负责对语音信号的隐马尔可夫模型建立,从而使得嵌入式系统的语音识别更为方便简捷,并且该子系统具有一定的通用性和可剪裁性.