置信特征;语音识别确认;语音识别;支持向量机

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置信特征;语音识别确认;语音识别;支持向量机

: 语音识别确认中的置信特征和判定算法 - 与传统的单一置信特征相比，联合多种置信特征的支持向量机方法在语音识别确认任务中表现出了更高的准确性和鲁棒性。 #### 结论与展望本文提出了一种基于支持向量机联合多种置信特征进行语音识别确认的方法。...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：322KB 上传时间：2011-07-16

: 论文研究-一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案.pdf 介绍了一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案，首先利用混淆网络把连续语音识别问题转换为顺序的、独立的分类子任务。每个分类子任务可看做是孤立词识别问题，通过训练专门的支持向量机来区分混淆网络的识别候选。...
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：317KB 上传时间：2019-07-22

: 实用语音识别基础电子版本书从语音识别的基本理论出发，以“从理论到实用”为主线，讲解了国际上最新、最前沿的语音识别领域的关键技术，从语料库建立、语音信号预处理、特征提取、特征变换、模型建立等方面详细介绍了语音识别系统建立的...
评级：3 浏览量：1080 收藏量：5 资源大小：11.75MB 上传时间：2018-01-17

: 语音识别+返回json 语音识别通常包括预处理、特征提取、模型匹配和后处理四个步骤。预处理阶段，系统会消除背景噪音，调整音频输入的音量；特征提取则是将声音信号转化为可以供模型使用的特征向量，如MFCC（梅尔频率倒谱系数）；模型...
评级：1 浏览量：347 收藏量：0 资源大小：147KB 上传时间：2018-01-24

: 半监督支持向量机综述半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machines，简称S3VMs）是机器学习领域中一种重要的算法，旨在解决半监督学习问题。半监督学习是一种介于有监督学习与无监督学习之间的学习范式，它利用少量的标记...
评级：0 浏览量：0 收藏量：1 资源大小：541KB 上传时间：2016-01-07

: 实用语音识别基础本书从语音识别的基本理论出发，以“从理论到实用”为主线，讲解了国际上最新、最前沿的语音识别领域的关键技术，从语料库建立、语音信号预处理、特征提取、特征变换、模型建立等方面详细介绍了语音识别系统建立的...
评级：5 浏览量：862 收藏量：6 资源大小：12.05MB 上传时间：2013-08-01

: 基于HMMSVM两级结构的汉语易混淆语音识别 随着信息技术的发展，语音识别技术已经成为人机交互的重要组成部分。然而，在实际应用中，汉语语音识别面临着诸多挑战，其中易混淆语音的识别率较低就是一个亟待解决的问题。目前，大多数汉语语音识别系统都采用了隐...
评级：4 浏览量：81 收藏量：1 资源大小：581KB 上传时间：2009-12-23

: 语音识别技术文章.rar 10.4.6 支持向量机 10.5 人工神经网络 10.5.1 引言 10.5.2 神经元的基本模型 10.5.3 前向网络 10.5.4 反馈网络 10.6 高斯混合模型(GMM) 10.6.1 高斯混合模型的定义 10.6.2 参数调整算法--EM算法 10.7 小结 ...
评级：4 浏览量：607 收藏量：12 资源大小：5.51MB 上传时间：2011-05-12

: 基于MATLAB实现说话人识别（含源程序）标签“语音识别”说明本文档专注于语音识别领域中的说话人识别技术。语音识别是一个更为广泛的领域，它包括语音到文本的转换、说话人识别、情感识别等多个子领域。部分内容中出现了一些编码和函数名，如“vqlbg.m...
评级：0 浏览量：1311 收藏量：36 资源大小：894KB 上传时间：2018-03-29

: 改进的一对一多类分类SVM在语音识别中的应用本篇文章详细介绍了在语音识别技术中采用的一种改进型一对一多类分类支持向量机（SVM）模型。支持向量机是一种常用的监督学习方法，特别适用于分类问题。当处理多类分类问题时，传统的一对一（One-vs-One，简称OvO）...
评级：0 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：278KB 上传时间：2021-02-24

: MATLAB工具箱大全-相关向量机工具箱相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）是一种机器学习方法，它是支持向量机（SVM）的变种，由Tipping在2000年提出。本压缩包中的MATLAB工具箱旨在为用户提供一个全面的RVM实现，方便进行数据建模和预测分析。...
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：157KB 上传时间：2021-02-10

: 基于SPCE061A单片机的语音问答交互系统本文以SPCE061A单片机为核心处理器，利用其适用于数字语音识别的特点，设计了医疗特定领域的语音问答交互系统。本文以心血管内科常见疾病和用药为研究主题，结合常见疾病和用药的问题知识库和答案知识库作支撑，为...
评级：0 浏览量：36 收藏量：0 资源大小：31.88MB 上传时间：2024-02-20

: 支持向量机及其应用研究综述 ### 支持向量机及其应用研究综述 #### 一、引言 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种重要的机器学习方法，基于统计学习理论（Statistical Learning Theory, SLT）。该理论专注于有限样本情况下的机器...
评级：0 浏览量：113 收藏量：0 资源大小：147KB 上传时间：2012-02-16

: fangbui_v52.zip_波形识别 6. **识别算法**：可能包括支持向量机（SVM）、神经网络或其他机器学习模型，用于基于提取的特征对波形进行分类和识别。 7. **后处理**：识别结果可能会经过后处理步骤，如置信度计算、多重匹配策略等，以提高整体...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2022-07-15

: 使用前馈神经网络优化后置置信度度量向量的改进的关键字识别系统本文提出了一种基于前馈神经网络的新方法，以优化置信度，从而改进了普通话关键词识别系统。关键字发现是检测输入语音中关键字的预定义列表的出现，而置信度是关键字发现验证阶段中的关键部分。后置置信度已被广泛...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：734KB 上传时间：2021-03-16

: 支持向量机 ppt 在实际应用中，支持向量机已经广泛应用于人脸识别、文本分类、基因分析、手写体识别、语音识别等多种领域，并取得了很好的结果。同时，支持向量机也可以与其他机器学习方法结合使用，例如 AdaBoost、决策树等，以...
评级：4 浏览量：211 收藏量：0 资源大小：116KB 上传时间：2009-07-08

: 基于深度学习的支持向量机的信息安全检测和预警研究.pdf 本文提出的基于深度学习的支持向量机的信息安全检测和预警方法，主要包括两个步骤：首先，使用深度置信网络（DBN）来提取大量复杂的网络入侵特征属性数据；其次，使用SVM算法对提取的特征数据进行分类和检测，以检测...
评级：0 浏览量：89 收藏量：0 资源大小：800KB 上传时间：2021-08-19

: 基于opencv的人脸识别程序在人脸识别中，PCA常用于降低面部特征向量的维度，减少计算复杂性，同时保持人脸识别的准确性。 3. **OpenCV的API函数**：OpenCV库提供了丰富的函数，例如`cv::CascadeClassifier`用于人脸检测，`cv::face::...
评级：0 浏览量：263 收藏量：0 资源大小：49.55MB 上传时间：2018-04-19

: 模式识别讲义机器学习是模式识别的核心，讲义会讲解监督学习、无监督学习和半监督学习的基本原理，以及常见的分类和聚类算法，如决策树、支持向量机、神经网络和聚类算法（如K-means）。此外，讲义还会涉及特征选择和提取，这...
评级：0 浏览量：75 收藏量：1 资源大小：19.96MB 上传时间：2014-11-16

: 基于深度学习的小样本声纹识别研究.pdf 研究者提出了一种基于深度置信网络（Deep Belief Networks, DBNs）结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和随机森林（Random Forest）的声纹识别模型。在该模型中，首先采用梅尔倒谱系数（Mel Frequency ...
评级：5 浏览量：192 收藏量：0 资源大小：815KB 上传时间：2021-08-18

: 中国智能语音行业研究报告.pdf 接着，信号被转化为特征向量，通过声学模型识别为音素，并由语言模型转化为相应的文字，这一过程涉及到了语音识别技术。早期的语音识别主要依赖于模板匹配和概率统计建模，如隐马尔科夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)...
评级：0 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：2.93MB 上传时间：2021-09-26

: 基于matlab语音处理-代码说明.txt - LSSVM是一种基于最小二乘误差的支持向量机，可以有效解决非线性分类问题。MATLAB中的统计和机器学习工具箱支持LSSVM模型。 - **LSTM长短时记忆网络分类** - LSTM是一种特殊类型的RNN，特别适用于处理长序列数据...
评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：11KB 上传时间：2024-06-18

: 使用Kinect通过面部表情进行实时情感识别为了实现对情感的实时分类，研究中使用了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法。SVM是一种有效的机器学习方法，用于解决分类问题，尤其是在高维空间中具有良好的性能。通过SVM，可以将融合了的面部表情...
评级：0 浏览量：311 收藏量：1 资源大小：1.19MB 上传时间：2021-03-03

: 模式识别与机器学习：PRMLCourse3-SemiSupervisedLearning.pdf 半监督支持向量机（S3VMs）是将SVM算法扩展到半监督学习领域的一种方法，它试图找到一个能够最大化有标签数据分类间隔的决策边界，同时对无标签数据进行合理分布。基于图的方法（Graph-based Algorithms）则是利用...
评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：4.65MB 上传时间：2021-09-19

: 七月在线论文班第二课_深度置信网络.pdf - **深度置信网络的应用**：DBNs在许多领域都有广泛应用，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理等。 #### 结论深度置信网络作为深度学习早期的重要模型之一，为后续更复杂的神经网络架构的发展奠定了...
评级：0 浏览量：113 收藏量：1 资源大小：1.62MB 上传时间：2019-08-28

: 基于深度学习的航空发动机部件故障诊断.pdf 深度学习是人工智能领域的一次重大突破，它通过模拟人脑神经元之间的联系，构建深层神经网络进行学习和特征提取，近年来已经在图像识别、语音识别和大数据处理等领域取得了显著的成就。深度置信网络作为深度学习的一...
评级：0 浏览量：127 收藏量：2 资源大小：2MB 上传时间：2021-08-19

: Pattern_Recognition_and_machine_learningBishop_2006_PRML 核方法，尤其是支持向量机（SVM），是书中重点介绍的高级技术之一。核方法的核心思想是通过核函数将数据映射到高维空间，在高维空间中寻找最优分割超平面。这种方法特别适合处理非线性可分的数据，是目前模式识别和...
评级：0 浏览量：60 收藏量：1 资源大小：8.59MB 上传时间：2014-02-27

: speech-to-text-dictionary 《语音到文本词典》是基于JavaScript技术实现的一项功能，旨在将人类的语音转换成可读的文本形式。...随着技术的发展，我们可以期待更加智能、高效和个性化的语音识别解决方案，进一步推动人机交互的边界。
评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2021-04-05

: Discriminative boosting algorithm for diversified front-end phonotactic language recognition 现有的系统通常采用并行语音识别结合向量空间建模（PPRVSM）的技术，这种技术通过使用针对特定语言的语音识别器、不同的声学模型和声学特征来提取训练数据的互补信息。然而，这些方法虽然可以取得不错的效果，但...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：942KB 上传时间：2021-02-22

: 深度学习的研究论文——汇总随着Rosenblatt的感知器算法、决策树、支持向量机等方法的提出和发展，神经网络经历了几代的演变。深度学习的转折点发生在2006年，Hinton提出了解决深层网络训练中梯度消失问题的方法，引入了自学习和有监督训练。...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：205KB 上传时间：2021-08-31

: fenhen.zip_matlab GUI 数字音识别是语音识别的一种，目标是将录制的数字发音转化为对应的文本表示。在这个项目中，我们可能涉及到预处理步骤，如去除噪声、分帧、加窗、梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取等，接着可能使用机器学习模型，如...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2022-09-20

: 基于SVM的深度学习分类研究综述.pdf 支持向量机（SVM）是深度学习分类中研究的重要方向，本文主要对深度学习和SVM的结合进行综述。深度学习的发展最早可追溯至1989年，LeCun等人提出了第一个真正意义上的深层网络——深度卷积神经网络。随后，2006年...
评级：0 浏览量：126 收藏量：1 资源大小：1.52MB 上传时间：2021-08-18

: 一课讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力人工智能 - 机器学习.zip 支持向量机（SVM）是另一种强大的监督学习算法，通过找到最大间隔超平面将数据分类。在处理高维数据和非线性问题时，SVM表现优秀，通过核函数可以实现非线性映射。在学习概率统计的基础上，我们还需要理解梯度下降...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2023-09-25

: 基于卷积神经网络的风电机组齿轮箱状态监测方法.pdf 文献中提到的多种方法包括使用线性调频小波分解、变分模态分解（VMD）结合深度置信网络、BP神经网络、支持向量机（SVM）以及数据挖掘技术等，这些方法在一定程度上能识别齿轮箱的故障特征，但与CNN相比，可能在特征...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：351KB 上传时间：2021-09-25

: 深度学习及其发展趋势研究综述.pdf 深度学习与传统的浅层学习方法不同，如支持向量机和最大熵值计算方法，它通过逐层特征变换学习样本数据的内在规律和表示幅度。深度学习的框架已成功应用于计算机视觉、语音识别、图像处理等众多领域。深度学习的...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：1.59MB 上传时间：2021-08-18

: 深度学习方法研究综述.pdf 随着技术的发展，支持向量机、AdaBoost、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等相继出现并逐渐成熟。2006年，Geoffrey Hinton的工作开启了深度学习的新纪元，特别是在2012年，由于算法优化、大数据集的可用性...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：1.21MB 上传时间：2021-08-19

: 用于数字提示的说话人验证的分段DNN / i矢量方法 i-vector是从总变异性模型中提取的特征向量，已经在文本无关的说话人验证系统中被广泛使用并显示出极高的效能。然而，在文本依赖的说话人验证系统中，由于要考虑到词汇变化性（lexical variabilities），i-vector...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：256KB 上传时间：2021-04-29

: 基于HMM的机器人动作模仿建模.pdf 在IT行业中，机器人动作模仿建模是一种重要的...随着技术的发展，类似的方法还可以被应用到更多其他类型的机器人学习领域中，比如语音识别、图像识别等。这些知识点对于理解机器人模仿学习的原理和实践具有重要的意义。
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：1.56MB 上传时间：2021-08-11

: 媒体与认知：第6章-深度学习-1.pdf 深度学习通过构建和训练具有多个隐层的复杂神经网络模型，使计算机能够模拟人类的认知过程，从海量数据中自动提取特征，并执行复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。在深度学习的领域中，统计学习...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：5.58MB 上传时间：2021-09-19

: fiejen.zip_matlab例程_matlab_ 5. **分类**：训练的分类器（如支持向量机、神经网络等）根据提取的特征进行决策，判断输入的音频属于哪一种数字音。 6. **后处理**：可能包括错误纠正、置信度评估等，以提高系统的整体性能。压缩包中的唯一文件...
评级：0 浏览量：50 收藏量：1 资源大小：4KB 上传时间：2021-08-11

: 机器学习及其算法和发展分析.pdf 深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的突破。未来，随着大数据、云计算和硬件加速技术的进步，机器学习将会更加普及和深入。同时，强化学习、迁移学习等新兴领域也将推动机器学习理论和...
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：5.24MB 上传时间：2021-09-24

: 深度生成模型综述.docx 受限玻尔兹曼机是早期深度生成模型的基石，它与深度置信网络（DBN）和深度玻尔兹曼机（DBM）密切相关。DBN由多层RBM堆叠而成，通过逐层贪婪无监督预训练和随后的有监督微调来学习高层特征。DBM则是多层RBM的直接连接...
评级：0 浏览量：93 收藏量：1 资源大小：2.42MB 上传时间：2023-02-23

: 深度学习：本质与理念.pdf 自上世纪80年代以来，机器学习模型如支持向量机和逻辑回归等被广泛应用，但它们通常局限于浅层结构，处理复杂问题的能力有限。 2006年，加拿大多伦多大学的教授Geoffrey Hinton在《Science》杂志上发表的论文中首次...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：964KB 上传时间：2021-08-19

: 基于层次分析法和深度学习的用户心理体验评价研究.pdf DBN相较于传统的机器学习模型如BP神经网络、支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）具有更高的评价精度。在进行用户心理体验评价的研究中，深度置信网络通过其深层结构的特性能够捕捉复杂的非线性关系，因此能更...
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: 基于分类的神经网络研究与展望.pdf 支持向量机（SVM）是另一种重要的分类模型，由Vapnik等人在1995年提出，它通过引入核函数提高了分类性能。尽管这些模型取得了显著的进步，但面对非线性问题的多样性与复杂性，它们的表现仍然有限。 2006年，Hinton...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：1.52MB 上传时间：2021-09-25

: 程序员刷题带答案-Data_Science_Resources:数据_科学_资源 2. 机器学习：机器学习是数据科学的核心部分，涉及监督学习（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等）、无监督学习（聚类、主成分分析等）、半监督学习和强化学习。这部分内容可能包括理论讲解、...
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: 人工智能领域需要用到哪些数学.docx 6. **凸优化**：凸优化特别适用于解决有保障的全局最优解问题，比如在支持向量机和一些凸优化问题的深度学习层中。 7. **组合数学**：在算法设计和分析中，组合数学（如排列、组合、图论）用于理解和解决离散问题，...
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: 数据挖掘经典算法分析.pdf 在分类与预测的过程中，常见的算法包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、神经网络等。神经网络尤其引人注目，它是一种模仿人脑神经元结构的算法模型，具有较强的学习能力和泛化能力，在图像识别、语音识别...
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: 数据科学常见的机器学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、深度学习等。 5. 大数据技术：如Hadoop和Spark，它们提供分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop主要基于MapReduce模型，而Spark以其内存...
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