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基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建算法 总被引:3,自引:1,他引:2
该文提出了基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建(LOPDI)算法。该算法假设语音特征矢量是一个L状态隐马尔可夫模型的输出序列,基于局部最优状态路径估计产生语音特征矢量的次最优状态序列,并按最大后验概率准则(MAP)重建出缺失矢量。实验表明,LOPDI算法能够显著提高语音识别系统对加性噪声的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种融合音素边界信息的语音样例快速检索方法。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率;然后,运用层次凝聚聚类算法将音素后验概率序列分段(即音素边界检测),计算每个分段的平均向量并将其分别组成新查询和新索引,再运用动态时间规整进行语音样例的检索;最后,使用虚拟相关反馈技术对检索结果进行修正。实验结果表明:尽管此方法的检索精度略低于直接运用动态时间规整进行检索的检索精度,但其检索速度大大优于后者,且与其他相关文献提出的方法相比,此方法在检索速度方面也具有明显优势。 相似文献
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狄利克雷过程混合模型(Dirichlet Process Mixture,DPM)作为一种非参数概率统计模型,可以有效应用于SAR图像的非监督分类。文中提出一种全自动的MSTAR坦克SAR图像分割方法。该方法首先基于DPM确定出图像中的类别数目,接着使用马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)对所得图像类别概率的空间邻域关系进行描述,然后结合标号代价能量优化算法获取最终的分割结果。该方法在不需要人为指定待分割图像类别个数的同时,能较好地保证分割结果的合理性与连贯性。在MSTAR SAR数据上的实验表明了其有效性。 相似文献
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作为主题模型中最重要的机器学习模型,潜在狄利克雷分配问题在包括自然语言处理和信息检索等各领域展现出不可替代的地位.求解潜在狄利克雷分配问题主要采用变分推断和马尔科夫链蒙特卡洛两类算法.目前,数据的增长速度早已远超硬件能力的增长速度,因此在大数据时代,分布式平台的使用成为大数据训练的主流解决方案.利用分布式系统加速对潜在狄利克雷的训练和推断,成为相关研究领域的热门问题.本文对分布式潜在狄利克雷分配算法的相关工作进行分类整理和评估,对未来该领域的研究方向具有引导作用. 相似文献
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EM(Expectation-Maximization)作为一种迭代求解非完备数据条件下极大似然(后验)参数估计问题的方法,在目标跟踪领域主要应用于被动跟踪及实时性要求不高的目标环境.该文推广了L.A.Johnston的理论成果,推导得出了一种基于AECM(Alternative Expectation ConditionMaximization)方法的杂波环境下实时机动目标跟踪箅法,算法中后验模型概率与关联概率由隐马尔科夫模型滤波计算得到.仿真计算表明,所提算法跟踪精度与IMM-PDA性能相当,算法是有效的. 相似文献
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基于语音事件检测的自动语音识别是当前研究的热点问题。针对说话人语速变化导致模型适应性差的问题,提出了一种语速自适应调整算法。该算法以语句为单位,采用连续变化的帧长与帧移间隔对语句进行归一化调整,使调整后速率与语料库平均速率一致,减小速率因素对模型训练的影响;另外,通过计算音位属性的后验概率向量间夹角,得到测试集的语速,相比采用训练模型的语速检测方法减轻了系统负担。本文将语速调整算法应用于音位属性的提取,并对音位属性特征进行非线性变换,最后采用隐马尔科夫模型进行建模,实验表明:经过语速调整后,音素的平均持续帧数较为恒定,动态变化范围减小,使得音素识别率提升了1.3%。 相似文献
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We address the problem of unusual-event detection in a video sequence. Invariant subspace analysis (ISA) is used to extract features from the video, and the time-evolving properties of these features are modeled via an infinite hidden Markov model (iHMM), which is trained using "normal"/"typical" video. The iHMM retains a full posterior density function on all model parameters, including the number of underlying HMM states. Anomalies (unusual events) are detected subsequently if a low likelihood is observed when associated sequential features are submitted to the trained iHMM. A hierarchical Dirichlet process framework is employed in the formulation of the iHMM. The evaluation of posterior distributions for the iHMM is achieved in two ways: via Markov chain Monte Carlo and using a variational Bayes formulation. Comparisons are made to modeling based on conventional maximum-likelihood-based HMMs, as well as to Dirichlet-process-based Gaussian-mixture models. 相似文献
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Jia Li Gray R.M. Olshen R.A. 《IEEE transactions on information theory / Professional Technical Group on Information Theory》2000,46(5):1826-1841
This paper treats a multiresolution hidden Markov model for classifying images. Each image is represented by feature vectors at several resolutions, which are statistically dependent as modeled by the underlying state process, a multiscale Markov mesh. Unknowns in the model are estimated by maximum likelihood, in particular by employing the expectation-maximization algorithm. An image is classified by finding the optimal set of states with maximum a posteriori probability. States are then mapped into classes. The multiresolution model enables multiscale information about context to be incorporated into classification. Suboptimal algorithms based on the model provide progressive classification that is much faster than the algorithm based on single-resolution hidden Markov models 相似文献
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A Dynamic Hierarchical Clustering Method for Trajectory-Based Unusual Video Event Detection 总被引:1,自引:0,他引:1
《IEEE transactions on image processing》2009,18(4):907-913
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The number of states in a hidden Markov model (HMM) is an important parameter that has a critical impact on the inferred model. Bayesian approaches to addressing this issue include the nonparametric hierarchical Dirichlet process, which does not extend to a variational Bayesian (VB) solution. We present a fully conjugate, Bayesian approach to determining the number of states in a HMM, which does have a variational solution. The infinite-state HMM presented here utilizes a stick-breaking construction for each row of the state transition matrix, which allows for a sparse utilization of the same subset of observation parameters by all states. In addition to our variational solution, we discuss retrospective and collapsed Gibbs sampling methods for MCMC inference. We demonstrate our model on a music recommendation problem containing 2250 pieces of music from the classical, jazz, and rock genres. 相似文献
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隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错误信息有更强的识别能力.提出了基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法;分析了二阶隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的有效性;仿真实验表明,新的算法比基于一阶隐马尔可夫模型的算法具有更高的抽取精确度. 相似文献
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在探地雷达测量目的中,层位追踪是正确进行地质解释的基础。该文提出一种基于隐Markov模型和Bresenham算法的层位追踪法,该方法通过对探地雷达回波时延的跟踪,初步实现层位边缘检测,在此前提下进一步实现边缘连接,最终完成层位追踪。对实测数据的处理结果表明:该文提出的层位追踪法在追踪精确度上远远优于单纯利用隐Markov模型的层位追踪法。 相似文献
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一种基于隐马尔可夫模型的IDS异常检测新方法 总被引:4,自引:1,他引:3
提出一种新的基于隐马尔可夫模型的异常检测方法,主要用于以shell命令或系统调用为原始数据的IDS。此方法对用户(或程序)行为建立特殊的隐马尔可夫模型,根据行为模式所对应的序列长度对其进行分类,将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起,并引入一个附加状态。由于模型中各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch算法相比,大大减小了训练时间。根据模型中状态的实际含义,采用了基于状态序列出现概率的判决准则。利用UNIX平台上用户shell命令数据进行的实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其可操作性也优于同类方法。 相似文献
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A method of integrating the Gibbs distributions (GDs) into hidden Markov models (HMMs) is presented. The probabilities of the hidden state sequences of HMMs are modeled by GDs in place of the transition probabilities. The GDs offer a general way in modeling neighbor interactions of Markov random fields where the Markov chains in HMMs are special cases. An algorithm for estimating the model parameters is developed based on Baum reestimation, and an algorithm for computing the probability terms is developed using a lattice structure. The GD models were used for experiments in speech recognition on the TI speaker-independent, isolated digit database. The observation sequences of the speech signals were modeled by mixture Gaussian autoregressive densities. The energy functions of the GDs were developed using very few parameters and proved adequate in hidden layer modeling. The results of the experiments showed that the GD models performed at least as well as the HMM models 相似文献
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文本信息抽取是处理海量文本的重要手段之一.最大熵模型提供了一种自然语言处理的方法.提出了一种基于最大熵的隐马尔可夫模型文本信息抽取算法.该算法结合最大熵模型在处理规则知识上的优势,以及隐马尔可夫模型在序列处理和统计学习上的技术基础,将每个观察文本单元所有特征的加权之和用来调整隐马尔可夫模型中的转移概率参数,实现文本信息抽取.实验结果表明,新的算法在精确度和召回率指标上比简单隐马尔可夫模型具有更好的性能. 相似文献