研究文章
基于特征融合视听议长识别使用隐马尔科夫模型在不同照明的变化
表1
性能测量中各种组合的外观,形状,和基于外观形态的视觉特性和MFCC LPCC,根据不同的信噪比和MFCC-LPCC基于音频特征。
|
| 信噪比(dB) |
基于外观特性(%) |
基于形状特征(%) |
基于外观形态特征融合(%) |
基于MFCC特征(%) |
基于LPCC特征(%) |
MFCC-LPCC基于特征融合(%) |
|
| 0 |
85.00 |
88.00 |
93.00 |
5.00 |
4.00 |
8.33 |
| 5 |
85.00 |
88.00 |
93.00 |
10.67 |
8.33 |
13.33 |
| 10 |
85.00 |
88.00 |
93.00 |
21.33 |
18.67 |
28.33 |
| 15 |
85.00 |
88.00 |
93.00 |
35.33 |
30.00 |
50.00 |
| 20. |
85.00 |
88.00 |
93.00 |
50.67 |
43.33 |
72.33 |
| 25 |
85.00 |
88.00 |
93.00 |
70.00 |
63.67 |
80.00 |
| 30. |
85.00 |
88.00 |
93.00 |
90.00 |
86.33 |
93.67 |
|
平均(%)
(0 ~ 30分贝) |
85.00 |
88.00 |
93.00 |
40.42 |
36.33 |
49.42 |
|
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