IEEE Trans. On Image Processing(简称TIP) 是图像处理领域top期刊之一，对研究的创新性和完整性要求比较高。最近中的一篇，从2017年2月底到11月初，历经8个多月，三轮审稿，最终接受，算是对博士生涯的一个圆满交代。论文初步上传后，有一个月时间的quality check过程，主要是对研究方向是否符合期刊、英文写作是否达到水平进行检查，这个过程估计是AE和AD..

2.工程定稿运行脚本前的最后一章， 你的工程将会变得完整。2.1.工具附件你需要添加在例子脚本中广泛使用的 kaldi 工具箱。任务： 在 kaldi-trunk/egs/wsj/s5 目录下拷贝出两个文件夹（注意拷贝所有内容）：‘utils’和‘steps’，并把它们放在你的/home/hujianhua/kaldi/egs/thchs30/s5目录下。你还可以为你的这些目录建立...

HMM算法隐马尔可夫模型的参数一般称为其三要素，包括初始状态概率，转移概率和观测概率。三个主流算法：概率计算问题即模型评价问题——前向算法和后向算法学习问题即参数估计问题——Baum-Welch算法预测问题即解码问题——Viterbi算法前向算法与后向算法首先引入前向变量αt(i):在时间t时刻，HMM输出序列为O1O2…OT,在第t时刻位于状态si的概率。...

数据文件内容简介数据准备阶段的输出包含两部分。一部分与―数据相关（保存在诸如data/train/之类的目录下），另一部分则与语言相关（保存在诸如data/lang/之类的目录下）。 数据部分与数据集的录音相关，而―语言部分则与语言本身更相关的内容，例如发音字典、音素集合以及其他Kaldi需要的关于音素的额外信息。如果你想用已有的识别系统和语言模型对你的数据进行解码，那么你只需要重写―数据部分..

如何使用kaldi系统Kaldi运行流程前提： 你已经有了一定数量的包含不同说话人的的数字音频数据， 每一个音频文件是一个完整的句子。我们以清华30小时为例。目的： 你想把你的音频数据分成训练部分和测试部分，搭建一个ASR系统并且对它进行训练和测试，得到一些解码结果。首要任务：首先在 kaldi/egs/目录下创建一个名为 thchs30/s5 的文件夹，这是你存放有关你工程的...

速度较快的光流，pythonhttps://github.com/pathak22/pyflow此算法全部是自己实现，没有使用opencv里面的库

隐马尔可夫模型hmm隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4这串数字叫做可见状态链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串...

语音识别系统kaldi相关原理介绍Kaldi是一个非常强大的语音识别工具库，主要由Daniel Povey开发和维护。目前支持GMM-HMM、SGMM-HMM、DNN-HMM等多种语音识别的模型的训练和预测。其中DNN-HMM中的神经网络还可以由配置文件自定义，DNN、CNN、TDNN、LSTM以及Bidirectional-LSTM等神经网络结构均可支持。目前在Github上这个...

GMM算法1. GMM模型：样本数据x，该数据是有k个高斯混合产生的，每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成，每个 Gaussian 称为一个“Component”，这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函数：根据上面的式子，如果我们要从 GMM 的分布中随机地取一个点的话，实际上可以分为两步：首先随机地在这 K个Gaussian ...

Viterbi算法（解码）解码的过程就是在给定声学特征的情况下，找到最可能对应的词组的过程，再次看如下求解目的的公式：其中似然概率是在一系列给定声学frame情况下，计算每个对应的分类器得分，然后相乘得出的概率，使得其值变得很小，而P(W)比较大，这样就导致P(w)权重太大了，所以需要对齐进行缩放，以平衡贡献值，所以把上面公式改写如下：因为P(w)小于1，使LMSF大于...