基于GMM-HMM的高速公路大型車輛識別方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN201910353445.0 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN110120218A | 公開(公告)日 | 2021-06-22 |
申請公布號 | CN110120218A | 申請公布日 | 2021-06-22 |
分類號 | G10L15/14;G10L15/02;G10L21/0208 | 分類 | 樂器;聲學(xué); |
發(fā)明人 | 郭軍;張小鈺;劉晨;高志遠;王理庚;李文雨;遲航民 | 申請(專利權(quán))人 | 帝信科技股份有限公司 |
代理機構(gòu) | 沈陽東大知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 劉曉嵐 |
地址 | 110819 遼寧省沈陽市和平區(qū)文化路3號巷11號 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明提供一種基于GMM?HMM的高速公路大型車輛識別方法,涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法提取音頻信號的MFCC特征,對此音頻信號特征分析其在特征空間中的特定分布,采用高斯概率密度函數(shù)擬合特征向量,得到GMM?HMM模型;在訓(xùn)練階段,采用EM算法訓(xùn)練GMM,進而估計出模型參數(shù);采用K?means算法選擇訓(xùn)練樣本;采用Baum?Welch算法,結(jié)合高斯概率密度函數(shù)擬合的觀測序列概率分布,對GMM?HMM模型參數(shù)進行訓(xùn)練,生成訓(xùn)練模型。在識別階段,待識別的音頻數(shù)據(jù)提取出MFCC特征參數(shù),采用Viterbi算法將其與模型庫中的各個模型進行特征概率匹配,匹配概率最大的模型即為識別結(jié)果。本發(fā)明的高速公路大型車輛識別方法,能夠準確的識別出高速公路上各大型車輛。 |
