GMM 第13页

机器学习之高斯混合模型——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记一、高斯混合模型（GMM）的由来首先回顾一下k-means模型：它在每一个簇中心放置一个圆圈（在更高维空间中是一个超空间），圆圈半径根据最远的点与簇中心点的距离算出，在圆圈之外的任何点都不是该簇的成员

elma_tww·2020-07-15 22:41

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/高斯混合模型的基本原理：聚类——GMM，MATLAB官方文档中有关于

difei1877·2020-07-15 22:22

混合高斯模型GMM

运动目标检测可以分为摄像机固定和摄像机运动两类；对于摄像机运动情况下的运动目标检测，光流法是比较常用的解决方法，通过求解偏微分方程求得图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，可以采用光流法也可以采用高斯背景模型，考虑到光流法计算量巨大，故而，高斯背景模型相对更常用一些。需要提醒的是，这里所谓的“背景”是指用户不需要的目标，而“前景”自然指代用户需要的特定目标了。背景模型有

ChenLee_1·2020-07-15 21:13

高斯混合模型（GMM）源代码实现（二）

Talkischeap,showthecode.第二篇主要是GMM的实现，先用面向过程的方式实现并检验算法的正确性，再用面向对象的方式进行封装。然后再对比sklearn的源代码库进行分析比较。

To_be_thinking·2020-07-15 19:19

高斯混合模型GMM

GMM聚类高斯混合模型可以看做是K-means思想的一个扩展，改进了K-means的不足之处K-means相当于在以每个簇的中心为圆点，然后画一个圆，圆内的点都属于本簇，对于两个圆交集的地方，交集内的点属于哪个簇

李应健·2020-07-15 16:21

Scikit-Learn学习笔记——高斯混合模型(GMM)应用：分类、密度估计、生成模型

https://blog.csdn.net/jasonzhoujx/article/details/81947663高斯混合模型k-means聚类模型非常简单并且易于理解，但是他的简单性也为实际应用带来了挑战。特别是实际应用中，k-means的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派将导致性能低下。高斯混合模型可以看作是k-means的一个扩展，但它也是一种非常强大的聚类评估工具。k-means算

暮雪成冰·2020-07-15 15:57

基于WFST解码器

一、总述解码器是ASR重要的组件之一，在传统的基于GMM-HMM/DNN-HMM混合系统中，解码器架起语言模型、声学模型、发音词典等知识源的桥梁，得到最终的识别结果，如图1所示。

aflyingwolf_pomelo·2020-07-15 07:44

halcon的算子列表

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。

weixin_30709061·2020-07-15 03:52

3GPP 协议导读

它定義了MobilityManagement(MM/GMM)、CallControl(CC)、SessionMana

雪山上的小草·2020-07-14 14:30

HALCON示例程序classify_image_class_gmm.hdev使用GMM分类器分割彩色图片

HALCON示例程序classify_image_class_gmm.hdev使用GMM分类器分割彩色图片示例程序源码（加注释）dev_update_off()dev_close_window()dev_open_window

小邢同学·2020-07-14 08:28

HALCON示例程序classify_citrus_fruits.hdev应用常规gmm分类器进行水果分类

HALCON示例程序classify_citrus_fruits.hdev应用常规gmm分类器进行水果分类示例程序源码（加注释）读入图片、显示与显示相关设置read_image(Image,‘color

小邢同学·2020-07-14 08:28

EM算法训练GMM的Matlab实现过程(总结)

GMM模型就是由若干个高斯分量相互组成的，通过混合的高斯模型来逼近样本的真实分布。

repunzal9·2020-07-13 14:41

基于kaldi的声纹识别

2、得到目标说话人的混合高斯模型（GMM）采用目标说话人数据进行基于最大后验概率（MaximumAPosterior，MAP）的自适应训练，得到目标说话人的混合高斯模型（GMM）。

liangym·2020-07-13 10:06

算法工程师面试题整理3（待续）

Kmean和GMM原理、区别、应用场景网络初始化有哪些方式，他们的公式初始化过程优化方法SGD、Adam算法过程动量算法过程Xception网络参数减少量代码求一个数的平方根仿射变换矩阵，透视变换矩阵，

Tristahong·2020-07-12 21:44

[语音处理] 声谱图（spectrogram）FBank（Mel_spectrogram）MFCC(Mel倒谱)到底用哪个作为NN输入？

mfcc一般是GMM做声学模型时用的，因为通常GMM假

ASR_THU·2020-07-12 20:45

李宏毅MLDS课程笔记9：Generative Adversarial Network(GAN)

如果PG取的是GMM的话，产生的image很模糊（GMM与Pdata差太多，无法模

徐子尧·2020-07-12 17:11

无监督学习总结

目录1聚类1.1K-均值算法(K-Means)1.2层次聚类(HierarchicalClustering)1.3基于密度聚类MeanShift1.4基于密度聚类DBSCAN1.5高斯混合模型(GMM)

意念回复·2020-07-12 11:50

科技的昌明

中国首创无喇叭音箱VE音乐壁再升级2017-08-29来源：新华网中国首创的俗称“无嗽音箱”稀土大磁致伸缩材料（GMM）换能器音频技术研发的超薄壁挂音响——VE音乐壁再度升级，升级产品8月25日在北京众多媒体见证下亮相

觉通国学社·2020-07-12 06:58

EM（最大期望）算法推导、GMM的应用与代码实现

EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。使用EM算法的原因首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。假设有三枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别是$\pi,p,q$。进行如下掷硬币试验：先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或C，正面选硬币B，反面边硬币C；然后掷选出的硬币，掷硬币的结果出现正面记作1，反面记

cnblogs.com/qizhou/·2020-07-11 18:25

各种高斯分布

文章目录一维高斯分布循环高斯分布多维高斯分布混合高斯分布（GMM多个高斯核，归一化）复合型（卷积操作）密度函数乘积形式参考文献：一维高斯分布循环高斯分布冯·米塞斯分布（vonMisesdistribution

冰鋒·2020-07-11 11:50

GMM-HMM语音识别模型2

第一步可以当做gmm做的，后面都是hmm做的。如果你能把单词识别出来，那句子也就很简单了。当然，识别句子就会有语言模型的作用。

诸葛村姑·2020-07-11 09:39

高斯混合模型（GMM）

高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM），是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用高斯分布作为参数模型，并使用期望最大（ExpectationMaximization，简称EM）

空杯的境界·2020-07-11 02:48

08_Dimensionality Reduction_03_Semi-supervised(kmeans+log_reg)_np.percentile_DBSCAN+knn_Spectral_GMM

08_DimensionalityReduction_svd_Kernel_pca_make_swiss_roll_subplot2grid_IncrementalPCA_memmap_LLEhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10513954708_DimensionalityReduction_02_Gaussianmixt

LIQING LIN·2020-07-10 22:22

基于VAEs和GMM的深度聚类模型总结

写在前面这几天看的深度聚类文章也不少了，在这里重点总结一下聚类的原理1.基础知识1.1GMM高斯混合模型1.1.1GMM概要GMM算是比较基础的传统聚类模型，模型优化的方法是EM算法。

InceptionZ·2020-07-10 17:12

ASR: DNN训练

在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型，以训练好的mono模型为例，对模型进行维特比alignement（对齐），该部分主要完成了每个语音文件的帧到transition-id的映射。

zqh_zy·2020-07-10 11:08

Kaldi中声纹识别的流程图

中声纹识别的流程和所用的可执行文件,.把可执行文件当作一个库来用,自己来仿照这sre08,sre10,或者aishell的run.sh用自己的数据来完成自己的声纹识别系统就好.自己还在研究,但是说几个我认为比较关键的地方:1.gmm-gselect

RoadmanG·2020-07-10 01:53

声纹识别

转载自：https://blog.csdn.net/jcfszxc/article/details/88902960文章目录一、算法总览1.最早的GMM-UBMi-vector2.DNN3.端到端系统二

SheenChi·2020-07-09 11:47

AT指令集超详细解析（内含EC20模块datasheet）

文章目录一.AT指令语法基本原理AT指令和响应类型二.AT指令集中的几个重要术语三.一般命令ATI显示产品标识信息AT+GMI,AT+CGMI获取制造商AT+GMM,AT+CGMM申请TA模型识别AT+

梦小羊·2020-07-09 09:11

NAS protocol for 5G System

5GNAS协议分为移动管理（5GMM）和会话管理（5GSM）。5GMM包括UE的鉴权、安全模式控制、移动处理等，5GSM用于UE和SMF间的PDUsession的处理，UE与SMF的交互需通过AMF。

qq_40241049·2020-07-09 07:38

学习笔记之高斯混合模型（GMM）梳理

高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布，假设有随机变量x，则高斯混合模型可以表示为：，其中高斯分布称为高斯

wenli_smile·2020-07-08 23:08

如何理解GMM模型及应用

什么是GMM?GMM全称GaussianMixtureModel，是一种机器学习算法，是一种聚类模型，它是多个高斯分布函数的线性组合。GMM解决什么问题?

深沉的背影·2020-07-08 22:46

数字图像处理——Matlab实现多目标跟踪

而混合高斯模型（GMM）就是数据从多个高斯分布中产生的。每个GM

诶你爱我吗·2020-07-08 22:31

利用opencv进行移动物体检测

opencv中提供了多种背景减除的算法，其中基于高斯混合模型（GMM）的cv2.Backg

ducode·2020-07-08 16:02

聚类(2)——层次聚类 Hierarchical Clustering

（转载请注明来源：http://blog.csdn.net/jiang1st2010/article/details/7685809）不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取

weixin_30920091·2020-07-08 15:22

机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression

content:linearregression,Ridge,LassoLogisticRegression,SoftmaxKmeans,GMM,EM

weixin_30617797·2020-07-08 14:38

斯坦福机器学习笔记（七）——高斯混合模型与EM算法

前记博客的PDF资源已经上传CSDN，如有需要移步：GMM与EM算法。

追梦者_AIer·2020-07-07 21:52

高斯混合模型的终极理解

高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。

Orange先生·2020-07-07 18:07

vibe算法 c++实现

算法性能很好，甚至优于GMM。我们从三个方面分析一下：（1）whatisthemodelandhowdoesitbehave？（2）howisthemodelinitialized？

AJ__Ethan·2020-07-07 08:05

DCASE 2013任务1(声学场景分类)参赛作品相关信息

（1）Chumetal[1]简介：这里开发了两种算法：第一种是基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。所使用的特征包括短时傅立叶变换，响度和光谱稀疏度。

客服小羊·2020-07-07 05:44

基于改进的ＧＭＭ和频率弯折的高质量语音转换算法

内容均来自网络，其中GMM方法来自CodeOcean，文件如有侵权，请告知以便给您道歉并删除资源。大体有两种方法来实现变声，第一个比较的简单，通过声音的加速播放完成音色的转变；

IOEvan·2020-07-07 04:36

机器学习 - GMM参数估计的EM算法

博客内容源于《统计机器学习》一书的阅读笔记。Python的源码实现来源于互联网（作者不详）。看理论之前先来【举个例子】：对于一个未知参数的模型，我们观测他的输出，得到下图这样的直方图：我们先假设它是由两个高斯分布混合叠加而成的，那么我们该怎么去得到这两个高斯分布的参数呢？EM算法！！1.高斯混合模型假设观测数据y1，y2，...，yN是由高斯混合模型生成的。P(y|θ)=∑k=1Kαkθ(y|θk

Robin__Chou·2020-07-07 00:21

详解高斯混合模型与EM算法

详解高斯混合模型与EM算法详解高斯混合模型与EM算法高斯混合模型单高斯模型(Gaussiansinglemodel,GSM）一维高斯分布多维高斯分布混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM

Avery123123·2020-07-06 20:50

【转】高斯混合模型（GMM）

来自http://www.cnblogs.com/mindpuzzle/archive/2013/04/24/3036447.html一、高斯模型简介首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM

vincent2610·2020-07-06 18:12

opencv图像分割之GMM(高斯混合模型)方法

GMM简介不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。

年纪青青·2020-07-06 11:18

GMM图像分割

GMM即高斯混合模型，GMM加上贝叶斯就能对图像进行分割。

xiaoyaGrace·2020-07-06 08:05

声纹识别知识整理

关于声纹识别的算法及知识层出不穷，一文带你了解声纹识别：一、算法总览1.最早的GMM-UBMi-vector利用GMM高斯混合模型提取特征i-vector；克服训练数据不多的情况，引入UBM；将语音分为说话人空间和环境空间

James_Bobo·2020-07-06 04:35

opencv——GMM图像分割