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HMM
- BNT/HMM 隐马尔科夫 matlab源码-HMM matlab
HMM
- hMM的前向算法 ,详细的的介绍了算法的过程，并又程序的编程说明-hmm the method of hmm
hmm
- Source codes used in Hidden Markov Model (HMM)
HMM
- 隐马尔可夫模型的HMM的源代码，很经典，分享一下-Hidden Markov Model HMM source code, it is a classic share
hmm
- hmm的实现，包括训练、解码、评估3个主要部分。压缩包中有hmm教程-hmm realization, including three main parts-training, decoding and evaluation . There is a Hmm course in the package.
HMM
- 隐马尔科夫模型（HMM）算法 c++实现，于20世纪70年代在语音识别领域取得巨大的成功,之后被广泛应用到自然语言处理的各个领域,成为基于统计的自然语言处理的重要方法. -failed to translate
HMM
- source code HMM for matlab
hmm
- 用于人脸识别 HMM算法 还可以进行改进-for
hmm
- hmm语音识别程序，能根据参数，训练模型和计算出模型距离，对于学习和编写有关隐马尔科夫语音识别程序很有帮助-hmm speaker recognition program，use it you can directly write an hmm program easly.
HMM(markov)
- HMM（隐马尔可夫模型）的matlab算法代码-HMM (Hidden Markov Model) algorithm matlab code
HMM
- ：为了使应力变异在顽健语音识别系统中能够达到较好的识别效果，研究了基于隐马 尔可夫模型(HMM)的自适应技术，提出了将最大后验概率(MAP)和最大似然回归方法(MLLR)用 于应力变异语音的自适应中。实验结果表明，与基本系统相比，两种方法均有效地提高系统识别 率。以SD为初始模型的最大后验概率方法在150个训练样本时识别效果最好，可以达到90．4％ 。-: In order to stress variation in th
hmm-__
- hmm在语音识别方面的简介与数学实现，主要是初步介绍hmm -hmm speech recognition profile and mathematics achievement of
hmm-1.03
- HMM隐马尔可夫模型的源代码，Java实现。-HMM Hidden Markov Model source code, Java implementation.
hmm
- HMM教程 ,详细介绍了hmm的使用方法，不错。。。推荐,-HMM tutorial detailing the use of the hmm, yes. . . Recommended
Matlab-HMM
- 在matlab环境下，使用HMM对语音信息进行处理！-In the matlab environment, the use of HMM for speech information processing!
HMM
- 通用HMM，文件：Hmm.h and Hmm.cpp是Hmm class cmain.cpp是用c语言写的测试函数 main.cpp是用c++语言(stl)写的测试函数 HmmData.txt是一个hmm的存储文件，可由程序读出-Universal HMM, file: Hmm.h and Hmm.cpp yes Hmm class cmain.cpp is written in c language test fun
HMM
- 关于隐马尔科夫HMM的人脸识别的源代码，在VC6.0下编译-On the Hidden Markov HMM face recognition source code, compiled in VC6.0
HMM
- 深入浅出得讲述了HMM算法，是读者能在非常轻松的气氛中学习HMM的内涵及本质 -Simple terms was described HMM algorithm, the reader can be in a very relaxed atmosphere to learn the meaning and nature of HMM
rabiner-HMM
- HMM经典资料。后面还附有语音识别相关资料。
Hmm
- audio pattern recognition with H-audio pattern recognition with HMM