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基于统计方法的多模态信号处理在语音-视觉信号上的应用

作　者: 韩玮
导　师: 苑波
学　校: 上海交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 多模态信号 高斯混合模型 时间序列推测 判别式训练 语音-视觉信号
分类号: TN911.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 18次
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内容摘要


这篇论文主要研究多模态信号的推测问题:如果两个信号在自然现象中总是同时发生,那么在只能获得一个信号情况下,如何用推测得到另一个缺失的信号。本文基于高斯混合模型,使用统计方法进行推测。这个问题又主要分为使用模型的推测以及对模型的训练两部分。对于使用模型进行推测,文中讨论了直接应用条件概率、使用动态特征、以及使用滑动窗口三种方法,并且从性能和实时性两方面进行了分析对比。对于模型的训练,文中介绍了生成式训练和判别式训练两种截然不同的训练法则,以及相应的优化算法。由于判别式训练依赖于模型推测方法,文中又为动态特征推测和滑动窗口推测分别推导出了判别式训练法则。最后文中的方法被应用在语音-视觉信号的推测上,并且在一个公开的数据集上对不同方法进行了测试。在实验结果中判别式训练法则显著地提高了高斯混合模型在推测当中的性能。

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 通信理论 > 信号处理
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