隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型声识别

• 作者: 刘辉 杨俊安 许学忠
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 低空飞行目标识别 隐马尔科夫模型(HMM) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: TB132
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1194.2009.06.008

摘要

为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高低空飞行目标的识别率,提出一种基于HMM和SVM混合结构的低空飞行目标声识别算法.针对战场环境下声信号的特点,算法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力,利用HMM处理待辨识的连续动态信号,将HMM易混淆的信号作为与待辨识信号较为相似的模式类,形成候选模式集,再由SVM在候选模式中对待辨识信号作最后决策.实际数据的识别结果表明相对于单一的HMM和SVM,混合模型的识别率有一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨俊安		43	470	10.0	20.0
5	刘辉		31	126	7.0	9.0
7	许学忠		52	488	14.0	20.0