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搜索资源 - HMM in pattern recognition
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HTK3.4是由英国剑桥大学2006年12月推出的最新版本HMM Toolkit, 是世界上流传最广的强大的语音识别的开放源码。如果你遇到什么问题欢迎来http://asr.blog.hexun.com/留言。我们乐于讨论语音识别以及其他模式识别问题。-HTK3.4 from the University of Cambridge, England in December 2006 launched the latest version of HMM Tool kit, is the world
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这是《精通VC++数字图像模式识别技术及工程实践[第2版]》光盘源代码，其中包括EM算法、fisher判别函数、HMM隐马尔科夫模型、BP神经网络、小波变换、alpha-beta剪枝、A*算法等，还包含几个纹理分析、人脸定位、字符识别、车牌号识别、8数码、黑白棋、离线/在线签名等实例，因此对于学习模式识别、人工智能的朋友们都大有裨益。光盘中的素材请见另外一个资源。-This is " proficient in VC++ Digital Image Pattern Recognitio
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This paper presents a hybrid framework of feature extraction and hidden Markov modeling (HMM) for two-dimensional pattern recognition. Importantly, we explore a new discriminative training criterion to assure model compactness and discriminability. T
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语音识别技术的最终目标是要让计算机能与人自由交谈。目前，连续语音识别技术正趋于成熟，语音识别也延伸出了诸多实用化的研究方向。今后，语音识别的重点将集中在自然话语识别与理解、实时语音识别和语音识别鲁棒性等方面。作为一门交叉学科，语音识别所涉及到的技术有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理、听觉机理和人工智能等。-The ultimate goal of speech recognition technology is to make computers and allowing other
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This paper presents a technique which is based on pattern recognition techniques, in order to estimate
Mobile Terminal (MT) velocity. The proposed technique applies on received signal strength (RSS) measurements
and more precisely on information
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C语言实现的隐马可夫算法，广泛应用在模式识别中-C language implementation of hidden Markov algorithm, widely used in pattern recognition
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机器学习和模式识别工具包spider。内容很丰富。包含svm 决策树（C45,J48）、svm、knn、adaboost、bagging、hmm（隐马尔科夫模型）、随机树（random forest）等-Machine learning and pattern recognition toolkit spider. Very rich in contents. Tree contains svm (C45, J48), svm, knn, adaboost, bagging, hmm (hidd
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多种神经网络算法，包括等，可实现模式识别以及回归。-There are many algorithms in the zip,including svm, bp, crf,hmm.It can be used in the pattern recognition.
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Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, Complete HMM-based speech recognition system.
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