隐马尔可夫模型(HMM)及其应用

被引：12

作者：

王志堂 ^{[1
]}

蔡淋波 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南科技学院教育科学系

[2] 五邑大学信息学院

来源：

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

隐马尔可夫模型; 语音处理; 人脸识别; 人脸表情识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

隐马尔可夫模型(HMM)是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型,具有建模简单、数据计算量小、运行速度快、识别率高等特点,近几年来已经被成功应用到许多工程任务中。文章介绍了隐马尔可夫模型,并对HMM及其改进的HMM在语音处理技术、人脸识别和人脸表情识别中的应用进行了叙述。

引用

页码：42 / 44

页数：3

共 4 条

[1] 隐马尔可夫模型在自然语言处理中的应用 [J].

于江德 ;

樊孝忠 ;

尹继豪 .

[2] 基于两层隐马尔可夫模型的可视语音合成 [J].

尹宝才 ;

李敬华 ;

贾熹滨 ;

孙艳丰 .

[3]

应用随机过程教程.[M].龚光鲁;钱敏平著;.清华大学出版社.2004,

Bickel, PJ ;

Ritov, Y ;

Rydén, T .