GMM 第6页

Variational inference with Gaussian mixture model and householder flow

文章目录1.标题：在变分推断中使用GMM和householder2.摘要精读3.文中需要掌握的知识点3.1什么是NormalizingFlow3.2通过NF得到了什么样得变分下界3.3网络的结构==3.4

InceptionZ·2022-12-02 17:42

em聚类算法 java,聚类算法 - EM

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel，简称GMM)的参数；隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等

李玉北·2022-12-02 13:38

EM 聚类（Expectation Maximization，最大期望算法）

EM算法相当于一个框架，可以采用不同的模型来进行聚类，比如GMM（高斯混合模型），或者HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高斯分布（正态分布）。

hanli0902·2022-12-02 13:31

em算法详细例子及推导_机器学习无监督算法|高斯混合模型(GMM)的来龙去脉，看不懂来找我！当场推导...

weixin_39637256·2022-12-02 13:26

em算法实例正态分布_机器学习(十):EM算法与GMM算法原理及案例分析

一、简介EM算法最大期望算法(Expectation-maximizationalgorithm，简称EM，又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉得数据聚类领域。EM算法的

weixin_39933724·2022-12-02 13:55

[贝叶斯九]之EM算法

如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)的参

背包_十年·2022-12-02 13:25

判别式模型和生成式模型

线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等；生成式模型(GenerativeModel)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，常见生成式模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM

YJ语·2022-12-01 13:32

机器学习入门（九）：非监督学习：5种聚类算法+2种评估模型

支持向量机机器学习入门（七）多项式回归机器学习入门（八）主成分分析文章目录聚类算法距离公式K-means算法直接调用实现基于EM的实现局限性HierarchicalClustering算法代码实现局限性GMM

FrenchOldDriver·2022-12-01 10:45

三维点云学习（3）8- 实现Spectral谱聚类

三维点云学习（3）8-实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图前三种为自写的聚类算法，分别是KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤

selfDisciplineSun·2022-12-01 08:35

深度学习：背景建模高斯混合模型

算法基本思想用GMM对背景建模的基本思想是把每一个像素点所呈现的颜色用K个高斯分布的叠加来表示，通常K取3-5之间。

时间之里·2022-12-01 04:22

声纹识别之Alize入门教程(二)：GMM-UBM

准备工作Alize官网https://alize.univ-avignon.fr有四个demo：1.GMM/UBMSystem2.I-vectorSystem3.JFASystem4.Top-downSpeakerSegmentingandClusteringSystem

NonDay·2022-11-30 19:48

语音识别入门必备技能工具

0.概念：语音信号处理/模式识别/统计分析，1.算法:常用的深度学习算法，包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架

QuietNightThought·2022-11-30 15:29

【论文学习】《Adversarial Attacks on GMM i-vector based Speaker Verification Systems》

《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems》论文学习文章目录《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems》论文学习摘要1介绍2自动说话人验证系统2.1高斯混合模型i-vector提取2.2x-vector提取2.3后端概率线性判别分析

FallenDarkStar·2022-11-29 07:06

HMM+GMM语音识别技术详解级PMTK3中的实例

提前需要掌握的知识：语音信号基础：语音信号的表示形式、分帧、特征(MFCC)、音素等等HMM模型：离散隐马尔科夫模型级3个问题的求解方法GMM：混合高斯模型，用于连续隐马尔科夫模型。语音数据处

xiaocao9903·2022-11-29 06:13

gmm ubm matlab,基于GMM-UBM的说话人识别算法

GMM-UBM作为概率统计模型，由于其能够很好地模拟说话人的声学特征分布，实现方法灵活有效，加上具有较高的鲁棒性，故提出后就迅速成为说话人识别中的重要建模方法。一、特征参数的提取对于

weixin_39613744·2022-11-29 06:10

【语音识别】基于MFCC的GMM语音识别matlab源码

一、简介MFCC(Mel-frequencycepstralcoefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将

Matlab科研辅导帮·2022-11-29 06:32

【语音识别】基于MFCC的GMM实现语音识别matlab源码

在任意一个Automaticspeechrecognition系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape(形状？)决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可

Matlab科研辅导帮·2022-11-29 06:32

【语音识别】高斯混合模型（GMM）说话人识别【含Matlab源码 574期】

⛄一、高斯混合模型简介GMM基本框架类似的还有GMM-UBM(Universalbackgroundmodel)算法，其与GMM的区别在于：对L类整体样本训练一个大的GMM，而不像GMM对每一类训练一个

Matlab领域·2022-11-29 06:28

STC/MLLT--学习笔记

gmm建模方差使用对角矩阵的前提是假设特征之间相互独立，使用full或者block-diagonal矩阵可以对相关性的特征建模，但是参数增多。

Wsyoneself·2022-11-28 15:42

机器学习算法07 - 聚类分析

EMEM算法相当于一个框架，你可以采用不同的模型来进行聚类，比如GMM（高斯混合模型）或者HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高

请叫我子鱼·2022-11-27 19:57

算法选择_大话异常检测之算法选择

在异常检测领域服务中，内嵌Holt-Winters、Exponential-Smoothing、Xgboost、GMM、LS

weixin_39781783·2022-11-27 01:11

python 工具变量回归_stata工具变量法一例：使用2SLS进行ivreg2估计及其检验

工具变量通常采用二阶段最小二乘法(2SLS)进行回归，当随机扰动项存在异方差或自相关的问题，2SLS就不是有效率的，就需要用GMM等方法进行估计，除此之外还需要对工具变量的弱工具性和内生性进行检验。

宇文复·2022-11-26 12:55

孤立词语音识别（2）——利用webrtcvad实现语音分割

算法说明webrtc的vad使用GMM(GaussianMixtureMode)对语音和噪音建模，通过相应的概率来判断语音和噪声，这种算法的优点是它是无监督的，不需要严格的训练。

coding-piggy·2022-11-25 16:43

EM算法与GMM算法

EM是GMM的基础，即高斯混合模型基础知识点：方差、协方差、高斯分布、极大似然估计、贝叶斯公式、K-means算法jensen不等式：f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y)f(\thetax

nono_x·2022-11-25 03:19

高斯分布及归一化、标准化、零均值化

目录高斯分布的分类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）密度函数乘积形式高斯变量基础高斯分布概率密度函数性质复高斯分布概率密度函数应用零均值循环对称复高斯随机变量零均值化卡方分布补充归一化标准化加性高斯白噪声高斯函数

Yangy_Jiaojiao·2022-11-24 16:47

五种常见的聚类算法总结

几种常见的聚类算法2.1K-means聚类算法1)K-means算法的流程：2）K-means算法的优缺点及算法复杂度3）K-means算法的调优与改进4）K-means算法的python代码实现2.2GMM

CVplayer111·2022-11-24 04:24

halcon颜色检测1-使用高斯混合分类器进行颜色检测

创建高斯混合模型->使用ROI数据训练高斯混合模型->创建LUT分类器*4.处理具体的目标图片，识别颜色：使用LUT分类器检测目标让图像->使用形态学框选目标区域文字说明*官方案例classify_fuses_gmm_based_lut.hdev

笺墨·2022-11-23 19:42

【计算机视觉】使用GrabCut算法進行前景檢測

4.高斯混合模型(GMM)對前景和背景進行建模，並將未定義的像素標記為可能的背景和可能的前景。5.圖像中的每個像素都通過虛擬邊緣虛擬連接到周圍

danyow-4·2022-11-23 14:33

cv2.findContours()报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)解决方案

一、报错Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/Desktop/GMM/GMM.py",line22,inim,contours,hierarchy=cv2

消灭BUG鸭·2022-11-23 13:02

Kaldi中DNN的实现

在kaldi训练过程中，DNN的训练是主要是依赖于GMM-HMM模型的，通过GMM-HMM模型得到DNN声学模型的输出结果(在get_egs.sh脚本中可以看到这一过程)。

m0_61474277·2022-11-23 03:34

语音识别入门课——week5（GMM-HMM）

1.背景知识回顾1.1特征提取数字信号的基本知识MFCC/Fbank特征1.2混合高斯模型GMMGMM模型EM算法1.3隐马尔科夫模型HMM的三个基本问题（概率问题，预测问题，学习问题）2.GMM-HMM

m0_61474277·2022-11-23 03:03

机器学习笔记（十二）谱聚类原理和实践

相比K-Means等聚类算法，谱聚类对数据分布的适应性更强（如kmeans要求数据为凸集，谱聚类对数据结构并没有太多的假设要求），聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多（意味着更快的速度），也无需像GMM

大白兔黑又黑·2022-11-23 01:44

高斯分布

在高斯混合模型（GMM），高斯判别分析（LDA）等等中，都涉及到了高斯分布，所以这里结合CS229课程笔记和机器学习-白板推导（二）-数学基础来对高斯分布进行一个介绍。

宁悦·2022-11-22 17:48

linux搭建声纹识别,声纹识别SDK-FreeSR

https://github.com/NonDay/FreeSR1.实现算法：gmm-ubm/i-vector/x-vector2.功能说话人识别(验证)，包括注册/识别两个阶段(gmm-ubm/i-vector

早起也得缝袜子·2022-11-22 12:59

android 声纹识别开源,声纹识别开源工具ASV-Subtools.pdf

背景介绍2.开源工具ASV-Subtools3.算法改进4.实验结果5.总结与展望1.背景介绍—声纹识别框架FBankMFCCPLP注册语音声学特征说话人表征分声纹模型后端判别测试语音声学特征说话人表征数GMM

本多敏行·2022-11-22 12:57

声纹识别开源工具

声纹识别，也称为说话人识别，主要的开源工具有：1.MSRIdentityToolkit，微软开源的工具箱，MATLAB版本，包含GMM-UBM和I-vector的demo，简单易用。

THMAIL·2022-11-22 12:21

语音识别GMM-HMM

1.GMM高斯混合模型（GaussianMixtureModel）,是一种业界广泛使用的聚类算法。K-means算法可以被视为高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式。

zephyr_wang·2022-11-21 18:21

第六讲 DNN-HMM模型学习笔记

深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3.总结4.作业代码1.DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM

handsomeMB·2022-11-21 17:48

AI-语音处理理论和应用-DNN-HMM、CD-DNN-HMM

DNN-HMM深度神经网络-隐马尔科夫模型•深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的强大的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理，在很多大规模任务中，其性能远优于传统的GMM-HMM

TKE_kolento.·2022-11-21 17:48

语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统

DNN-HMM语音识别系统将GMM-HMM过度到DNN-HMM时，只需简单的将GMM替换为DNN即可。

安静_xju·2022-11-21 17:12

语音识别之DNN-HMM

文章目录写在前面DNN-HMM步骤:GMM-HMM中的HMMforcealignmentembededtraining写在前面最近做声纹识别，需要用到语音识别的知识，在此记录一下。

子耶·2022-11-21 17:07

【语音识别】基于DNN-HMM的语音系统

这里对比了GMM-HMM的语音识别系统与加入神经网络的DNN-HMM语音识别系统，并针对四种不同模式的神经网络进行了对比。

Algorismus·2022-11-21 17:06

#深入理解# DNN+HMM 语音识别模型

#透彻理解#GMM+HMM语音识别模型过程上一篇文章详细解析了GMM+HMM语音识别模型，在这篇文章中，我们将重点介绍DNN+HMM语音识别模型将DNN应用在语音识别有两种方式：1.TandemTandem

energy_百分百·2022-11-21 17:34

基于DNN-HMM的语音识别技术

基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。

a84222·2022-11-21 17:32

语音识别DNN-HMM

GMM和DNN都拟合一个观测序列的概率分布，然后作为HMM的观测状态概率矩阵B。

zephyr_wang·2022-11-21 17:30

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

罗小黑嘛·2022-11-21 05:12

numpy实现周志华机器学习 9.4.3 高斯混合聚类（GMM算法）

本文主要参考周志华《机器学习》的9.4.3章节，对高斯混合聚类的原理做简单介绍，并使用numpy实现GMM。要想很好得理解掌握高斯混合聚类算法，以我的学习经验来看，需要掌握两方面背景知识。

书剑与酒·2022-11-21 01:38

gmm聚类python_Spark 2.1.0 入门：高斯混合模型(GMM)聚类算法(Python版)

高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率式的聚类方法，属于生成式模型，它假设所有的数据样本都是由某一个给定参数的多元高斯分布所生成的。

weixin_39834328·2022-11-21 01:06

异常检测算法（四）：高斯混合模型（GMM）

高斯混合模型(GMM)是一种机器学习算法。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别。高斯混合模型可用于许多不同的领域，包括金融、营销等等！

u013250861·2022-11-21 01:05

【机器学习】高斯混合聚类python实现

为了解决这个问题，我们采取之前从GMM中随机选点的办法：分成两步，实际上也就类似于K-means的两步。

redhorse_plus·2022-11-21 01:33

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