A Novel Channel Predictor Based on Constrained Hidden Markov Model

1　Introduction　Linkadaptationtechniqueisnowwidelyrecognizedasakeysolutiontoincreasethespectralefficiencyofwire lesssystems[1～ 3] .GPRS ,EDGE ,cdma2 0 0 0andWCDMAallincludelinkadaptationasameanstopro videhigherdatarates[4～ 5] .Torealizethepotentialoflinkadaptation ,reliablechannel predictionisneces sary[6 ] .　Therearemanydifferentchannelpredictionmethodsavailablenow ,suchasLongRangePrediction(LRP) [6 ] ,predictionbasedonsubspacesignalprocess ingalgorithms[7] ,predictionbasedonFinit…     

基于ZCPA参数的语音情感识别研究

主要讨论了情感语音特征参数的提取、语音情感的分类、语音资料的获取和应用连续隐马可夫模型进行情感识别等,重点比较了ZCPA特征参数和传统特征参数在不同噪声环境下的识别率,实验表明,在不同的噪声环境下,采用ZCPA特征的语音情感的识别效果较好,识别率也没有明显的下降。     

OFDM系统的受限隐马尔可夫模型

本文采用隐马尔可夫模型(HMM)的一种特例--受限隐马尔可夫模型(CHMM)对正交频分复用(OFDM)系统进行建模,给出了CHMM参数估计算法的改进,可避免计算机编程实现时出现下溢导致的计算失败.通过仿真讨论了CHMM状态数的选取问题,并给出了HIPERLAN/2室内无线信道环境下OFDM系统的一组CHMM,该模型可用于比较不同编码方案的性能或者分析高层协议性能.     

基于CHMM的雷达海面回波建模与分析方法

高分辨率雷达以低擦地角观测粗糙海表面时杂波幅度明显增强,产生海尖峰效应。海尖峰与平稳海杂波的统计特性差别显著,使用单一概率密度函数(PDF)的传统统计建模方法难以精确描述回波特性,尤其在回波中包含目标信号时,这种不适应更为严重。该文将连续型隐马尔可夫模型(CHMM)用于海杂波建模,把海面回波分为平稳海杂波、海尖峰和目标回波3个状态,使用高斯混合密度模型(GMDM)建立各状态观测值的连续PDF表达式,使用Baum-Welch算法对CHMM的参数进行计算和重估。同时,修正了基于GMDM的CHMM观测值状态联合概率公式,解决了GMDM参数迭代求解过程中的分母下溢出问题,为海杂波建模与分析提供了一种新的方法。最后对实际雷达采集数据的分析证明了该方法的有效性。     

嵌入式数字语音拨号系统的研究与实现

将语音识别技术应用于拨号系统,在嵌入式平台上实现了一款针对非特定人的数字语音拨号系统。语音识别算法中选择梅尔频率倒谱系数为特征参数,连续隐马尔科夫模型。为训练和识别过程模型,利用Qt界面对识别过程进行控制,系统针对非特定人数字语音识别进行实验。结果表明,系统针对非特定人识别率达到了98％,识别时间为3．55S。识别率和实时性都满足语音拨号的需求。     

连续隐马尔科夫模型在多基地目标识别中的应用

多基地声纳组网探测系统是目前大范围水下安保领域的研究热点。综合利用多基地系统中各个声纳节点的信息进行水下目标识别是亟待解决的问题。利用传统的多传感器融合的方法进行多基地水下目标识别,往往忽略了各声纳节点之间的相关性,效果并不理想。针对这一问题,本文提出了利用连续隐马尔科夫模型(CHMM)进行多基地水下目标识别的方法。首先利用RELAX算法提取了目标在不同分置角上回波的强散射点特征,组成观测向量,利用Baum-Welch方法对CHMM参数进行训练,然后计算待识别目标的特征值观测序列在不同模型下的似然概率。对所有目标重复此过程,取概率最大值对应的目标类别为最后的识别结果。在消声水池开展多基地模拟实验,对四类目标进行了识别,利用CHMM方法得到的多基地水下目标融合识别率比多基地声纳下单声纳节点的最高识别率提高了30%。     

鲁棒性话者辨识中的一种改进的马尔科夫模型

为了提高话者识别系统的噪声鲁棒性,本文对CHMM 进行了改进,将每帧特征参数之间的差分参数来对应状态之间的转移,从而使帧间信息在模型中得到了体现.利用改进后的CHMM模型对不同的特征参数携带的信息进行信息融合.使得在强噪环境下,鲁棒性好的特征参数起主导作用,而在噪声比较小的环境下,精细度高的特征参数起主导作用.实验证明,这种改进的马尔可夫模型明显提高语音识别系统的鲁棒性能,这种技术具有良好的发展和应用前景.     

利用韵律信息的CHMM连续数字语音识别

提出了一种结合韵律信息的高性能汉语连续数字语音识别算法,该识别算法基于CHMM(连续隐马尔可夫模型),采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数,结合韵律信息进行连续数字精确分割,能够有效区分易混数字。算法采用两级识别框架来提高语音识别率,其中,第1级对连续数字分割,在此基础上进行数字语音识别,输出各候选结果,第2级在候选结果中确定易混数字对,并运用韵律信息进一步选择正确结果。实验表明,最终汉语连续数字语音识别率有很大提高。     

基于MFCC0的语音端点检测方法

MFCC是语音识别中常用的特征参数，根据MFCC分量对语音端点的敏感性，提出利用平常舍去的识别特征参数分量MFCC0作为语音端点检测的参量．接着根据MFCC0的特性设计了一种新的端点检测方法，该方法简单且无需增加额外的计算量．实验结果表明，基于该方法的语音识别系统不仅可以通过端点检测大大压缩数据量，而且提高了系统的识别率．     

32bit RISC MPU＋16bit DSP英语学习机的系统设计

介绍了实现具有发音评测功能的嵌入式英语学习机的软硬件系统设计.系统硬件上采用32 bit RISCMPU:S3C44BOX 16 bit DSP:UniLite的结构,使该系统具有低成本、高性能的优势.软件平台采用μC/OS-Ⅱ μC/GUI.使该学习机具有较好的人机交互性和应用扩展性.采用基于CHMM的模型算法以实现发音评测功能.