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traditionalsp
- 语音信号的频域处理,语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。但在短时间内可近似看作是平稳的。因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强的目的。由于噪声也是随机过程，因此这种估计只能建立在统计模型基础上。利用人耳感知对语音频谱分量的相位不敏感的特性，这类语音增强算法主要针对短时谱的幅度估计。 -voice signals in the frequency domain processing, voice is a time-varying, nonstationa
hmm_model
- 建立语音模型－隐马尔可夫模型的实现，是统计模型-model established voice-hidden Markov model to achieve statistical model
application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
HMM
- 基于统计的分词，采用隐马尔可夫模型，并有实验报告-Based on statistics segmentation using hidden Markov models, and there is experimental report
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
Code_MATLAB_Statistical_Analysis
- 这是张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码(M文件)。代码包括的内容有：概率分布计算及统计特征、数字特征计算、统计图绘制(盒状图、散度图等)、点估计和区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计和在语音识别中的应用。-This is Zhang Defeng " MATLAB Analysis of probability and mathematical statistics,&
znorm
- 通过一些额外的语音对训练好的说话人模型进行测试统计出其输出评分的均值和方差（u,δ）当真正进行测试时，对输出模型的分数score，用规整之后的score =（score-u）/δ代替。使得结果更加合理。-Speaker model trained by some additional voice test statistics of the mean and variance of its output rated (u, δ) when the real test, the fraction
zttj
- 训练语音和静音状态下短时平均能量的高斯模型，再通过统计方法来判断信号是语音还是静音-Training of voice and mute state gaussian model of short time average energy, again through the statistical method to determine the signal is a voice or a mute
Statistical-language-model
- 汉语语音识别中统计语言模型的构建及其应用, 清华大学硕士论文, 2-Chinese Speech Recognition statistical language model and its application, Tsinghua University, master s thesis, 2000
martin_estimation
- 马丁噪声估计算法,多用于谱减法，基于统计模型等语音增强算法中。-martin noise estimation，Used for spectral subtraction, based on statistical models, such as speech enhancement algorithm.
HMMallTOOL
- 马尔科夫工具箱是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。-Markov models (Markov Model) is a statistical model, widely used in speech recognition, speech automatic annotation, audio and character conversion, the prob
HMM-speech-recognition-
- 这个方法之所以如此流行就在于其固有的统计框架：从有限语音训练集数据中训练出模型近似参数的简单易行；模型可根据特殊的词汇、声音等改变认知系统的大小、种类或模型的架构的灵活多变；实现整个认知系统的简单方便。在这篇解释性的文章中，我们将讲解应用在语音识别中的非常重要的统计方法，并讨论一系列尚未解决的原理性的和实际性的问题，因为他们很重要并对不同系统实现的性能有很大影响。-This method is so popular lies in its inherent statistical framewo
frft
- 基于统计特征的语种识别算法分析与实现。1.提取语音的客观统计特征；2、通过分类器建立训练学习模型；3、将模型运用于汉语、英语、日语等语种识别实验，与人的主观感觉做对比-Based on statistical language identification algorithm analysis and Realization of objective statistics. The extraction of speech features 2, the classifier built th