详细说明: 提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型(HMM ) 的概率密度函数, 并导出了一系列的参
数寻优迭代公式,
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[Chmm.rar] - 基于Chmm的高性能连续数字语音识别算法.rar
[4ZLJZ概率密度函数的逼近.rar] - 模式识别中的算法 ZLJZ概率密度函数的逼近
[hmm.rar] - 连续隐马尔可夫模型hmm的matlab程序
[whmt1.rar] - 基于小波域的隐马尔可夫树模型的图像去噪方法的实现代码。
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[KingSoft_Xdict_ciba_2007_MyCrack.rar] - 贝叶斯分类器是一种最优分类器,它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数,然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布,因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的估计问题。幸运的是,参数估计问题已经被很好的解决了。 基于正态分布的协方差的不同,正态概率分布型
[speech-recognition-based-on-hmm.rar] - 自己编写的语音识别程序-基于隐马尔可夫模型的语音识别
[0626hmmspeakerrecognition.rar] - 介绍了隐马尔可夫模型及其主要解决的 3 个基本问题, 以及在说话人识别系统中实现的基本过程, 并对 256 和 512 码本、文本相关与文本无关进行比对, 得出文本相关的识别率更高的结论并分析了其原因。
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