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论文:基于
HMM
与自组织神经网络相结合的语音识别★
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论文:基于HMM与自组织神经网络相结合的语音识别★
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一种基于Bigram和
HMM
的中文未登录词辨识方法
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一种基于Bi—gram和HMM的中文未登录词辨识方法1’朱静李建华 陆松年上海交通大学电子工程系,上海 200030摘要未登录词自动辨识是中文文本切分中的基础问题。在对大语料进行统计分析的基础上,提出
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基于
HMM
的滚动轴承故障诊断方法研究及硬件实现
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基于HMM的滚动轴承故障诊断方法研究及硬件实现基于HMM的滚动轴承故障诊断方法研究及硬件实现基于HMM的滚动轴承故障诊断方法研究及硬件实现
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07AI_Chp9_
HMM
_2(by PWK&XCF)隐马尔可夫
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2011硕士论文_基于
HMM
的可训练越南语语音合成系统
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em和
hmm
算法理论及其在图像分割和场景分析中的应用
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西蒙斯的赚钱秘籍隐马尔科夫模型(
HMM
)的择时应用
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西蒙斯的赚钱秘籍隐马尔科夫模型(HMM)的择时应用
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基于
HMM
的中文语音合成研究(信号与信息处理专业优秀论文)
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基于HMM的中文语音合成研究
..研究信号与信息的处理为主体,包含信息获取、变换、存储、传输、交换、应用等环节中的信号与信息的处理,是信息科学的重要组成部分,其主要理论和方法已广泛应用于信息科学的各个领域。本学科与电子科学与技术、计算机科学与技术、控制科学与工程、仪器科学与技术、电气工程、生物医学工程等一级学科,特别是“通信与信息系统”二级学科的研究领域有交叉。
信号与信息处理专业是集信息采集、处理、加工、传播等多学科为一体的现代科学技术,是当今世界科技发展的重点,也是国家科技发展战略的重点。该专业培养的研究生应在信号与信息处理方面具有坚实、深厚的理论基础,深入了解国内外信号与信息处理方面的新技术和发展动向,系统、熟练地掌握现代信号处理的专业知识,具有创造性地进行理论与新技术的研究能力,具有独立地研究、分析与解决本专业技术问题的能力。
科学研究领域
该专业的研究主要领域有:信息管理与集成、实时信号处理与应用、DSP应用、图像传输与处理、光纤传感与微弱信号检测、电力系统中特殊信号处理等。还开展了FPGA的应用、公共信息管理与安全、电力设备红外热像测温等领域的研究,形成了本学科的研究特色,力争在某些学科方向达到国内领先水平。除上述主要领域外,还开展了基于场景的语音信号处理,指纹识别技术以及图像识别等多方面的研究工作,目前也取得了一定的成果。
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南大版PPT隐马尔可夫模型(
HMM
)在中文词性标注中的应用研究
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第9章 隐马尔可夫模型(
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基于
HMM
的语音分组识别系统研究
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