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“第八届全国力学史与方法论学术研讨会（HMM-VIII）暨全国力学学术大会力学史与方法论分会场”在北京大学举行（图）
第八届 力学史 方法论 学术研讨会 HMM-VIII 全国力学 学术大会 北京大学
2017/8/29
2017年8月13-16日，中国力学大会-暨庆祝中国力学学会成立60周年大会在京召开，大会为期三天，包括国家最高科技奖获得者、中国力学学会第三届理事长郑哲敏先生等30余位院士在内的老中青三代力学科技工作者近3000人与会。在学术交流过程中，17位力学前辈作了精彩纷呈的大会邀请报告，武际可教授指出力学几何化具有重要意义，并介绍了黎曼几何、辛几何以及对偶等概念在力学中的应用，尤其指出目前力学专业教学需...
傣语是傣族人民使用的语言，目前仅在中国云南就有近120万人口使用。研究傣语语音合成对推进傣语信息化具有重要意义。本文以开发应用系统为目标，研究了基于HMM框架的傣语语音合成系统的实现方法，并详细阐述了语料收集与挑选、录音、文本归一化、自动分词、文本罗马化与标注、上下文属性与问题集设计、HMM训练以及产生合成语音等模块的实现方法。实验结果表明，采用本文的合成方法，其合成语音有较好的可懂度，而其自然度...
经中国力学学会力学史与方法论专业委员会研究决定，“第八届全国力学史与方法论学术研讨会（HMM-VIII）暨全国力学学术大会力学史与方法论分会场”将于2017年夏天在北京举行。会议由中国力学学会力学史与方法论专业委员会主办，北京大学承办，我们诚挚地邀请您参加会议。全国力学史与方法论学术研讨会是本专业委员会的学术活动平台，旨在交流力学史、方法论以及力学教学等方面的研究成果，凝聚和扩大研究队伍，促进产生...
基于HMM的动作识别结果可信度计算方法
动作识别 隐马尔可夫模型 混淆率 可信度
2016/7/13
针对当前动作识别可信度计算方法中混淆率高、不适用于迁移学习等问题，提出一种基于样本上下文信息的可信度计算方法（S-HMM, sliding windows hidden Markov model）。该方法使用隐马尔可夫模型（HMM, hidden Markov model）理论对识别结果序列建模，将样本所在序列识别正确的概率作为识别结果的可信度，避免了当前可信度计算方法依赖于样本在特征空间中分布的...
Extensions to HMM-based Statistical Word Alignment Models
HMM-based Statistical Word Alignment Models
2015/6/12
This paper describes improved HMM-based word level alignment models for statistical machine translation. We present a method for using part of speech tag information to improve alignment accuracy, and...
Style & Topic Language Model Adaptation Using HMM-LDA.
Semantic Understanding by Combining Extended CFG Parser with HMM Model
Data Labeling Spoken Language Processing
2015/3/9
This paper presents a method for extracting both syntactic
and semantic tags. An extended CFG parser works in
conjunction with an HMM model, which handles unknown
words and partially known words...
Style & Topic Language Model Adaptation Using HMM-LDA
Style & Topic Language Model Adaptation HMM-LDA
2014/11/27
Adapting language models across styles and topics, such as for lecture transcription, involves combining generic style models with topic-specific content relevant to the target document. In this work,...
为了克服隐马尔科夫模型（hidden Markov model， HMM）在训练时波氏（Baum-Welch， B-W）算法易陷入局部最优解的不足，采用多智能体遗传算法（multi-agent genetic algorithm，MAGA）对其进行参数估计，设计了染色体编码方法和遗传操作方式。利用Viterbi算法的状态估计和状态回溯能力对温控放大器进行状态监测和健康评估研究，仅需建立一个HMM，...
基于CI-HMM的运动想象脑电信号分类
脑电信号 运动想象 模糊积分 隐马尔科夫模型
2014/4/17
针对隐马尔科夫模型在运动想象脑电信号分类应用中，其独立性假设与脑电信号间相关性的不一致问题，提出一种基于Choquet 模糊积分隐马尔科夫模型的脑电信号分类方法。该模型应用模糊积分的单调性取代了概率测度的可加性，放宽了隐马尔科夫模型的独立性假设。利用重叠滑动窗对脑电信号分段，然后对每段数据提取绝对均值、波长和小波包相对能量特征，构成特征序列用于CI-HMM的训练和分类。选取2008年BCI竞赛Da...
基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法
语音增强 非平稳噪声 隐马尔可夫模型 高斯混合模型
2017/1/12
针对单通道语音增强技术对非平稳噪声的跟踪不准确、噪声抑制效果较差的问题,本文提出一种基于在线能量调整的语音增强方法.该方法以归一化临界带能量为特征,采用高斯混合模型对背景噪声进行分类,利用对应类型噪声的自回归隐马尔可夫模型(Auto-Regressive Hidden Markov Model,AR-HMM)和纯净语音的AR-HMM,在最小均方误差准则下估计语音和噪声的功率谱.考虑到非平稳环境中训...
提出基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)与改进距离测度法的齿轮箱故障诊断新方法。在改进的距离测度方法中通过两约束因子调整特征参数灵敏度的评价函数，通过评价函数获得最优特征参数子集，完成对特征参数降维；利用最优特征参数子集训练获得齿轮箱各状态下Markov模型；计算测试数据在各模型的对数似然概率，据概率值大小判断故障类型。齿轮箱验证实验结果表明，改进距离测度法与HMM...
基于HMM/ KF 滤波的捷联惯组快速标定方法
粗对准 隐式马尔科夫模型 卡尔曼滤波
2014/10/8
提出一种快速标定捷联惯组常值零偏的六位置测试法. 首先在传统解析式粗对准的基础上引入HMM/ KF滤波器, 利用HMM/ KF 滤波器滤除对准环境中的干扰噪声, 实现捷联系统粗对准; 然后分析利用粗对准的对准精度与惯性器件误差之间的关系, 推导出求取捷联惯组常值零偏的数学表达式. 对比实验分析结果表明, 采用滤波技术的对准方法能够提高方位对准精度, 而且能够快速有效地标定和补偿上一标定阶段残留的惯...
Creating Student Engagement? HMM: Teaching and Learning with Humor, Music, and Movement
Student Engagement Humor Music Movement
2013/2/21
With growing concerns about student engagement, the theme of creative teaching and learning provides an excellent catalyst to consider methods that enhance students’ classroom experiences. Good teachi...