摘要
研究了一维时间序列信号识别的问题.针对基于混合高斯模型的隐马尔科夫(HMM)编码准确率低的问题,提出了一种利用多个支持向量机构造混合支持向量机,从而为隐马尔科夫模型提供更精确的观测值编码和发生矩阵,能有效的提高HMM在语音信号识别或者文字识别中的准确率.本方法可以应用到语音识别,文字识别以及生物信息处理等领域.
To aim the problem of one dimensional signal processing and recognition,such as speech recognition,we propose a mixture SVM model instead of mixture Gaussian model for Hidden Markov model.The method can be used in other areas such as biometrics.
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第3期182-184,共3页
Microelectronics & Computer
