GMM

WebRtc 的VAD算法解析

GMM的更新方法是梯度法，并没有使用常见的EM算法。这是因为其数据量不够大，难以准确估计种类，另外也节省部分运算量。1、将信号通过分频降到8kHz。在这个频带计算噪声
灯等等凳·2020-06-27 08:31

基于C++实现的ivector说话人识别SDK

利用ivector算法，进行说话人识别，包含了一个基础的ivector模型(6M)，效果一般优于gmm-ubm算法。wav文件不要超过1M大小。
NonDay·2020-06-27 04:42

说话人识别和说话人性别识别SDK-通过语音判断说话人，及说话人的性别

利用GMM-UBM算法，可以进行说话人识别，或者性别识别，可以参考。进行性别识别的时候，将不同的性别视为不同的说话人即可。1.WindowsWin10andVS2013。
NonDay·2020-06-27 04:42

语音识别框架原理简述

语音识别–gmm-hmm简述基于kaldi工具箱使用kaldi提取特征，重点在于数据准备部分，但是语音识别的基本框架在于使用GMM-HMM进行识别使用kaldi进行语音识别的框架大约分为以下部分在进行语音识别的声学模型训练过程中
执刀人·2020-06-27 04:08

常用算法（机器视觉方向）

目录1、GMM..12、AHP.13、HMM..14、KNN..15、K-Means：...16、Mean-shift方法...17、协方差矩阵...18、SIFT.19、SFM..210、回归问题：.
谢谢喵·2020-06-27 03:18

GMM聚类方法

p=39说一下另一个很流行的算法：GaussianMixtureModel(GMM)。
又是三年奈何多·2020-06-27 01:45

Fisher Vector（FV）原理

FisherVector（FV）是一种类似于BOVW词袋模型的一种编码方式，如提取图像的SIFT特征，通过矢量量化（KMeans聚类），构建视觉词典（码本），FV采用混合高斯模型（GMM）构建码本，但是
鹊踏枝-码农·2020-06-27 01:51

GMM算法和Python简单实现

GMM算法第一章引子假设放在你面前有5篮子鸡蛋，每个篮子有且仅有一种蛋，这些蛋表面上一模一样，就是每一种蛋涵盖有且只有一种维生素，分别是A、B、C、D、E。
11721206·2020-06-26 23:57

不用框架，实现非连续语音识别Demo(python源码)

GMM-HMM语音识别原理1.HMM隐马尔科夫模型(HMM)是一种统计模型，用来描述含有隐含参数的马尔科夫过程。难点是从隐含状态确定出马尔科夫过程的参数，以此作进一步的分析。
11721206·2020-06-26 23:57

混合高斯模型（GMM）与EM算法

混合高斯模型（GMM）与EM算法Question有一个数据集D={x1,x2,...,xN}D=\{x_1,x_2,...,x_N\}D={x1,x2,...,xN}中的每个数据点是这样产生的，先从K个类别中选择一个类别
直觉与逻辑·2020-06-26 22:00

语音识别基本原理介绍--gmm-hmm中训练的完整版

当然在gmm-hmm中一般都是mfcc特征。mfcc特征的具体流程，这里贴一张图，大家可以参考。htk或者
wbglearn·2020-06-26 22:53

Speaker Recognition: GMM-UBM

1.WHY---为什么需要使用GMM-UBM来建立IndividualSpeakerModeling？"
sunfoot001·2020-06-26 15:44

uniform机器学习极简入门4—高斯混合聚类（GMM Gaussian Mixture Model）

1高斯混合聚类概述（GMM）基本定义：假设已知空间概率分布是由k个高斯分布混合而成，每个样本都是来源于这混合分布的采样。公式表示如
uniform斯坦·2020-06-26 14:18

说话人识别/声纹识别学习路径的资料整理,从零学声纹识别

昨天帮新同事讲解了一波说话人识别的理论,并且帮他整理了资料让他学习,这个博客就是把最具有代表性的资料记录下来,前提,我假设你知道啥是MFCC,啥是VAD,啥是CMVN了.说话人识别学习路径无非就是GMM-UBM
RoadmanG·2020-06-26 05:49

语音识别中声学模型训练过程-GMM（一）

在上一章语音识别过程中提到的P(O|W)称做观测最大释然，由声学模型计算可得，本章就主要描述HMM+GMM来计算最大释然的过程。
quheDiegooo·2020-06-26 04:30

GMM-HMM语音识别建模

GMM-HMM语音识别建模截图来自台大《數位語音處理概論》课程课件電機系李琳山HiddenMarkovModel观测是状态的概率函数(离散或连续)该模型是一个随机过程，其底层随机过程是不可直接观测(隐藏
qq_34551057·2020-06-25 08:11

机器学习：非监督学习

（completelink）组平均层次聚类（completelink）离差平方和法（ward'smethod）密度聚类(Density-basedclustering,DBSCAN)高斯混合模型聚类（GMM
阳阳yyx·2020-06-25 04:53

说话人识别matlab实现

1、GMM-UBM说话人识别这里主要分为4个步骤：1、训练UBM通用背景模型2、最大后验准则MAP从UBM通用背景模型里面训练每一个说话人的声学模型3、交叉得分4、计算最终的测试效果，这里用AUC和EER
我是个粉刷匠·2020-06-25 00:22

我对说话人识别/声纹识别的研究综述

GMM-UBM系统框架最初用的特征是声学特征MFCC，这个东西我不太熟，只知道它是从wav或者其它格式语音文件直接提出。有了特征就可以建立模型了，这里我们的模型叫做“高斯混合模型”。
Orange先生·2020-06-24 17:32

opencv中BackgroundSubtractorMOG2源码分析与原理讲解

1.前言混合高斯分布（GMM）是背景建模中的经典算法，自提出至今已经有了很多围绕它改进和应用的论文。opencv中（2.4.13版本）也引入了该算法及其改进版本。
Mega_Li·2020-06-24 10:06

opencv中的GMM（混合高斯分布）算法原理及C++实现（BackgroundSubtractorMOG）

1.opencv中的GMM算法GMM（GaussianMixtureModel）是一种经典的背景提取算法，opencv中也把它引入并封装为算法类。
Mega_Li·2020-06-24 10:06

webrtc VAD 算法

因为webrtc的VAD算法主要使用了GMM高斯混合模型，所以重点在于理解GMM，要想理解GMM，又离不开K-means聚类和EM估计，下面从K-means开始说起。
liwenlong_only·2020-06-24 07:58

知识小札

摘要分类方法TextRank：http://my.oschina.net/letiantian/blog/351154GMM：http://wenku.baidu.com/link?
_Junwei·2020-06-24 05:21

Halcon训练分类器方法

HALCON自带的分类器不能识别汉字；下图为Halcon自带的分类器种类（所在路径为：C:\ProgramFiles\MVTec\HALCON-13.0\ocr）：Halcon的分类器有三种MLP、SVM、GMM
lifei092·2020-06-24 04:52

无监督学习 之 高斯混合模型

假设：每个类都服从特定的统计分布高斯混合模型：一个模型，包含多个高斯分布混合在一起每个样本都属于现有的类，但是隶属度不同GMM期望最大化算法1、初始化kkk个高斯分布（默认k-means）给kkk个高斯分布赋予均值
Linky1990·2020-06-24 04:17

【sklearn】GMM识别柏林情感语音库

参考Emotion-Recognition-from-Speechsklearn官方GMM在鸢尾花上应用实例特征及标签均根据emotion-recognition-from-speech生产的cPickle
好像不对劲·2020-06-23 23:04

抖音推荐算法工程师提前批

2）传统的图像处理方法（GMM，SVM，KNN），包括简历中项目是怎么做的。
MaggieYue·2020-06-23 14:03

Fisher vector学习笔记

1，背景现有的模式分类方法主要分为两类，一类是生成式方法，比如GMM，这类方法主要反映同类数据之间的相似度；一类是判别式方法，比如SVM，主要是反映异类数据之间的差异。
July_Zh1·2020-06-23 13:49

【machine learning】GMM算法（Python版）

（在更改的过程中，一方面理清自己对GMM的理解，一方面学习了numpy的应用，不过也许是Python粉指数超标才觉得有必要改(⊙o⊙)）一、GMM模型事实上，GMM和k-means很像，不过GMM是学习出一些概率密度函数来
enjoyhot·2020-06-23 11:29

达观数据陈运文：一文详解高斯混合模型原理

什么是高斯混合模型（GaussianMixtureModel）高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大
达观数据·2020-06-23 03:36

高斯混合模型知识与程序

上一次我们谈到了用k-means进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：GaussianMixtureModel(GMM)。事实上，GMM和k-
alaclp·2020-06-22 13:10

GMM-HMM语音识别模型 原理篇

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。这篇blog只回答三个问题：1.什么是HiddenMarkovModel？
Rachel-Zhang·2020-06-22 12:15

[DA45] 用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

(二)GMM模型GMM模型中文名为高斯混合模型,是EM算法的一种.在python的机器学习工具包sklearn中,通过fromsklearn.mixtureimportGaussianMixture引入
Vincent_Chu·2020-06-22 07:52

GMM-HMM语音识别

现在假设知道了HMM模型中的一个状态（比如，孤立此识别中，这里一个状态代表一个词）对应的K个多维高斯的所有参数，则该GMM生成该状态（该词）上某一个观察向量（）的概率就出来了，即，知道了某个孤立词对应的
跬步达千里·2020-06-21 23:52

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
颀周·2020-06-21 21:00

没事就刷刷的牛客网2——算法笔试题2

没事就刷刷的牛客网2——算法笔试题2学习前言题目学习前言还差的远~题目常见判别式模型有：线性回归，决策树，SVM，k近邻，神经网络常见生成式模型有：HMM，朴素贝叶斯，GMM，LDA判别式模型：给定x，
BigBigWorlddddd·2020-06-21 17:01

HMM 语音识别小例子--by python--孤立词识别

找了半天，才找到一个，链接如下：使用python建立HMM-GMM孤立词识别模型里面有代码链接，还有hmmlearn的文档链接。还是再贴一下文档链接吧，便于自己查找。
Grace_yanyanyan·2020-06-21 15:40

2018年中国强招生简章

历年取得成绩：2015年，中国强指导的第一期8位获大师证书，获国际特级记忆大师（IGM）、特级记忆大师（GMM）、记忆大师（IMM）等一系列称号。
脑力师雷13997684309·2020-06-21 14:36

朴素贝叶斯例题记录

likelihood*prior（看看极大似然估计以及EM算法：http://blog.csdn.net/sallyyoung_sh/article/details/54630044还有EM的一个应用：GMM
nicebaby110·2020-06-21 01:08

GMM的EM算法实现

在聚类算法K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明
Rachel-Zhang·2020-06-20 23:57

强化学习自动驾驶论文阅读（一）

）背景知识强化学习（RL）---------------------------《ReinforcementLearning：AnIntroduction》第二版GaussianMixedModel(GMM
不如春风十里见你·2020-06-14 22:12

《李航 统计学习方法》学习笔记——第九章EM算法及其推广

EM算法及其推广9.1EM算法9.1.1EM算法介绍9.1.2EM算法推导9.2EM算法的收敛性9.3EM算法在高斯混合模型学习下的应用9.3.1高斯混合模型GMM9.3.2高斯混合模型参数估计的EM算法
eveiiii·2020-05-24 21:23

动手搭建一个基于GMM-HMM的嵌入式命令词识别系统

动手搭建一个基于GMM-HMM的嵌入式命令词识别系统写在前面尽管如今基于深度学习的语音识别系统在性能上远远超过普通的语音识别系统，但是尝试去编写并理解一个传统语音识别系统也是一个非常有趣的过程。
luputo·2020-05-18 15:31

python机器学习笔记：EM算法

本文对于EM算法，我们主要从以下三个方向学习：1，最大似然2，EM算法思想及其推导3，GMM（高斯混合模型）1，最大似然概率我们经常会从样本观察数据中，找到样本的模型参数。
区块链专家·2020-05-16 10:40

python机器学习笔记：EM算法

本文对于EM算法，我们主要从以下三个方向学习：1，最大似然2，EM算法思想及其推导3，GMM（高斯混合模型）1，最大似然概率我们经常会从样本观察数据中，找到样本的模型参数。
战争热诚·2020-05-16 09:00

最新泰国gay腐剧，扳弯帅气亲兄弟！

今天推荐的是泰国最新gay腐剧《金粉世家》中文名：金粉世家；泰文名：รูปทอง；首播日期:2018年4月30日；播出频道：GMM25；播出时间：每周一、二泰国时间晚上20：20；制片/拍摄场地：泰国；
韩剧method·2020-04-12 03:06

Day 685：机器学习笔记（14）

GMM意思是说这些概率分布函数为高斯分布。高斯分布是一种常见的概率分布。
kafkaliu·2020-04-11 09:29

06 EM算法 - 案例一 - EM分类初识及GMM算法实现

05EM算法-高斯混合模型-GMM多元正态分布-multivariate_normalAPI参考链接:https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/genindex.htmlhttp
白尔摩斯·2020-04-11 03:25

艳遇吧！老马！（下）

然后当女孩出现时，睿智的我一下子看出了危机的到来，这个形态实在独具特色的生物再接下来的几个小时可能会对老马的内心造成一生的阴影，而此时的老马尚未发觉……（接上文）万有引力定律公式（F=GMm/r的平方）
吴凡风之翼·2020-04-10 09:14

机器算法第一次作业

1、Python环境及piplist截图学习笔记：建模——预测机器学习的一般流程：数据收集——数据请理——特征工程——数据建模机器学习的方法：线性回归、EM算法、GMM与图像、图像的卷积、去均值ICA分离
zlkang·2020-04-08 18:00
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