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数字离散信号滤噪HMM综合平均法的研究

Study of filtering noise in digital discrete signal via HMM averaging method
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摘要 隐Markov模型(HMM)是在语音识别中得到成功应用的一种统计建模工具.该研究首次将 HMM技术引人数字的离散信号滤噪研究并提出了HMM综合平均法,经对加噪谐波信号、方波信号、 斜波信号的计算机重建仿真实验后,表明利用HMM进行此项工作有着比较好的效果。 Hidden Markov Models (HMM) is a kind of statistic modeling tool been used successfully in speech recognition. The paper brings the technology of HMM into the study of filtering noise in digital discrete signal first and brings up HMM averaging method. It proves efficient to use HMM in the work after computer rebuilding simulations of noise-adding harmonic wave' rectangular wave. sloping wave signal.
出处 《浙江大学学报(自然科学版)》 CSCD 2000年第3期312-316,共5页
关键词 数字离散信号 滤波 噪声 语音识别 HMM综合平均 Hidden Markov Models digital discrete signal filtering noise
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Levinson S E.An introduction to the application of theory of probabilistic functions of a Markov process to automatic speech recognition[J].Bell Syst Tech.1983.62(4):1035-1074.
  • 2Rabiner L R.An introduction to bidden Markov models[J].IEEE A SSP Mag,1986,3(1):4~16.
  • 3Barrett R F.Frequency tracking using hidden Markov models with amplitude and phase information[J].IEEE Trans Signal Processing,1993,41(10):2965-2976.

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