gmm-ubm

微软说话人识别工具箱(MSR Identity Toolbox)应用与实践教程

主要包含了GMM-UBM和I-Vector两种声纹识别核心算法源代码以及说明文档，但是并不涉及特征提取、语音端点检测(VoiceActivityDetection,VAD)等内容，对于初学者来说想要使用该工具箱训练自己的模型并建立起完整的声纹识别系统并不是一件容易的事情
NonDay·2022-12-25 03:37

声纹识别技术小结（1）：声纹建模技术

文章目录1.概论和流程概论流程2.核心：声纹建模2.1深度学习之前的方法高斯混合模型（GMM）高斯混合-通用背景模型（GMM-UBM）联合因子分析（JFA）+GMM-UBMi-vector2.2深度学习的方法理论间接法直接法算法
Robin_Pi·2022-12-24 10:42

因子分析、联合因子分析（JFA）、i-vector

GMM-UBM的缺点关于GMM-UBM的具体过程可以参考GMM、GMM-UBM、GMM-SVM。
DEDSEC_Roger·2022-12-23 04:30

声纹识别之Alize入门教程(二)：GMM-UBM

有四个demo：1.GMM/UBMSystem2.I-vectorSystem3.JFASystem4.Top-downSpeakerSegmentingandClusteringSystem下载第一个GMM-UBM
NonDay·2022-11-30 19:48

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】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

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

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

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

说话人识别（声纹识别）发展史简单总结——（阶段学习总结，GMM,GMM-UBM,GMM-SVM理解）

本文的创新点与关键点之一：GMM,GMM-UBM,GMM-SVM的理解大概是从10月20号开始由于项目需要开始接触说话人识别这一研究方向，这一个多月的时间主要是看论文中文英文，尤其是综述文章，当然也试着了解传统方法背后的思路和原理
zengxinch·2022-06-13 07:35

sidekit中GMM-UBM中speaker-adaptation部分

下面开始对GMM-UBM中说话人自适应调整以及计算得分进行详细的分析，其中也会有代码改写的部分，因为那么多h5文件，看着挺烦的，在看下面之前首先保证已经熟悉了sidekit,并且对里边的h5文件的格式都很清楚
jinmingz·2020-08-19 06:42

声纹识别之Alize入门教程(三)：I-vector

最终生成的得分文件res/scores_PLDA_lengthnorm.txt，其含义参考GMM-UBM。
NonDay·2020-08-19 04:09

说话人识别之GMM-UBM系统

GMM-UBM,最经典代表作：SpeakerVerificationUsingAdaptedGaussianMixtureModels每个人的声音都有独特的特征,这个特征由两个音素决定:1.声腔的尺寸2
唐维康·2020-08-19 04:24

利用 MSR Identity Toolkit v1.0 中的 GMM-UBM 做语音说话人确认

前言最近开始搞毕设，刚完成一个小任务，趁着有空，整理一下这学期的实验。时间有点久远了，害怕时间再长一些，自己真的就全忘光了。本实验很大一部分参考了班级里一位萌妹子的博客，在这里贴一下地址：hit说话人确认实验实验中，就写了一些生成配置文件的python代码，关于说话人确认部分的代码基本没写；因此感觉，这个实验，有点，，，。。。emm，主要还是自己事情有点多，直接选了个最简单的。废话不多说，开始进入
rocketeerLi·2020-08-19 03:20

声纹识别GMM-UBM

背景： 说话人识别过程主要有三个模块,分别为:特征提取,模型训练以及模式匹配与判决。训练模块的内容是:从说话人提供的若干语音中提取能反映个性的特征,并为其建立说话人模型,等待识别模块调用;识别模块的内容是:提取待测语音特征并判断待测语音的身份。 GMM(高斯混合模型)–用多个高斯概率密度函数的加权可以平滑的逼近任意形状的概率密度函数，对实际数据有极强的表现力。GMM规模越庞大，表征力越强，但随着参
林林宋·2020-08-19 03:26

声纹识别-3.i-vector/PLDA（上篇）

声纹识别-3.i-vector/PLDA（上篇）前言前面两篇博文分别介绍了声纹识别的绪论和传统的GMM-UBM声纹识别算法。
白水煮蝎子·2020-08-19 00:21

声纹识别-2.GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）

本篇博文介绍声纹识别算法中较为传统的GMM-UBM（GaussianMixtureModel-UniversalBackgroundModel）算法12。
白水煮蝎子·2020-08-19 00:21

MFCC一些知识与Kaldi中的MFCC特征解读

因为想用Kaldi去实现一个GMM-UBM的说话人识别和loglike打分，所以想把Kaldi计算的统计量对一对，看能不能把二进制文件里的数值单独拿出来，自己写个代码做结合Kaldi中的MAP做统计量计算
RoadmanG·2020-08-08 21:50

声纹识别之GMM-UBM系统框架简介

在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。本文参考：https://blog.csdn.net/twinkle_star1314/article/details/55050138https://wenku.baidu.com/view/c6e257d576eeaeaad1f33020.htmlhttps://blog.csdn.net
Dominic221·2020-08-05 03:59

I-vector

传统的GMM-UBM方法，没有办法克服这一问题，导致系统性能不稳定。在GMM-UBM模型里，每个目标说话人都可以用GMM模型来描述。
人总是要有梦想的QAQ·2020-08-03 23:44

GMM-UBM

四、MAP自适应算法在GMM-UBM系统框架中，UBM拟合出大量说话人的特征分布，目标用户的数据散落在UBM某些高斯分布的附近。其中自适应的过程就是将UBM的每个高斯分布向目标用户数据偏移。
人总是要有梦想的QAQ·2020-08-03 23:12

基于GMM-UBM的说话人识别 MSR Identity Toolkit

说话人识别MSRIdentityToolkit使用微软的声纹识别工具箱，记录使用步骤该工具箱包含了常规的基于GMM-UBM方法以及state-of-the-art的基于i-vector方法，本文记录的是
373955482·2020-07-30 12:17

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
NonDay·2020-07-05 17:37

d-vector声纹识别基础

声纹识别之GMM-UBM系统框架简介https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81084456声纹识别之I-Vectorhttps://
youzinan007·2020-07-01 07:48

说话人识别模型(GMM-UBM)

GMM-UBM概述下载地址:https://download.csdn.net/download/zongza/10643638文中包含笔者在某语音公司实习期间撰写的说话人识别的完整过程介绍,包括音频语料预处理
ASR_THU·2020-06-30 18:02

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

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

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

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->JFA->Ivector-PLDA->DNNembeddings->E2E首先GMM-UBM
RoadmanG·2020-06-26 05:49

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

声纹识别开源代码工具

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。
虚生·2018-11-22 14:00

新手做深度学习项目-话者识别系统

关于话者识别通过看论文，发现，话者识别在2016年之前，还是停留在用ivector、GMM-UBM，这些简单的机器学习模型，然后用PLDA降维优化；2016年之后，可
William张·2017-08-12 00:00
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他