gmm

3.3 基于GMM-HMM的语音识别

语音识别系统的标准配置：2010年前：（1）特征：Mel倒谱系数（MFCC）;（2）声学模型：GMM-HMM；（3）语言模型：
梁小娘子·2020-07-29 12:07

语音识别系统原理介绍-----dnn-hmm

所谓的这个就是把之前gmm这部分换成dnn，基于这个我们可以认为，深度学习模型可以更好的去模拟我们的语音信号吧。先上个总图吧：看到这个图大家应该都可以很清楚地去理解了。
wbglearn·2020-07-29 11:39

基于GMM-HMM算法语音识别

目录——基于GMM-HMM的语音识别..1一、马尔科夫初步概念理解..3(一)两个重要的图..3(二)问题：马尔科夫的开始状态如何确定？..
u010009714·2020-07-29 11:01

语音识别之GMM-HMM模型（二）：隐马尔科夫模型-HMM

写在前面都知道语音识别有GMM-HMM模型，也分别了解了什么是：GMM（混合高斯模型）https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/89198387MMC
啧啧啧biubiu·2020-07-29 11:49

EM+GMM

包括GMM，Baum-Welch和维特比算法等。刚进入GMM就遇到了很多的坑，这里总算走过一遍，自己也实现了一遍，代码放在我的github地址，感兴趣的可以去看。
爱国者002·2020-07-29 10:43

基于DBN的语音识别技术分析

1、传统GMM-HMM语音识别系统简介2、DBN用于Phone识别3、DBN-HMM依赖型语音识别系统分析参考文献;Dahl,G.,Ranzato,M.,Mohamed,A.,andHinton,G.
bluebelfast·2020-07-29 10:48

深度学习在语音识别中的应用

2009年GeoffreyHinton和DengLi把DNN用于声学模型建模，用于替代GMM，同时大家发现在训练数据足够的情况下Pretraining是不必要
环信·2020-07-29 10:26

语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述

春节后到现在近两个月了，没有更新博客，主要是因为工作的关注点正从传统语音（语音通信）转向智能语音（语音识别）。部门起了个新项目，要用到语音识别（准备基于Kaldi来做）。我们之前做的传统音频已基本成熟，就开始关注在语音识别上了。对于我们来说，这是个全新的领域（虽然都是语音相关的，但是语音通信偏信号处理，传统语音识别方法偏概率统计），需要学习的知识很多，所以这段时间主要是在学习新知识了，主要学习了数
david_tym·2020-07-29 09:20

语音特征提取学习笔记--对比kaldi、htk、w2l的语音提取过程。

前言任何模式识别系统的第一个问题都是选择什么样的特征作为系统的输入，与语音识别也不例外，为了准确地反映待测系统的特性，并且让识别系统本身容易处理和分类，语音专家经过了几十年的研究，各种各样的语音特性提取也被提出来，而在经典的GMM-HMM
golfbears·2020-07-29 08:21

探索性数据分析与可视化

探索性数据分析之前的一些模型是假定数据服从某种分布，然后用样本去调整假设分布的参数，比如贝叶斯模型，GMM等。如果面临错综复杂的数据，我们想去直接看到数据最原始的特点，比如，某个属性是
于建民·2020-07-29 02:49

GMM 机器学习聚类算法

高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。公式WechatIMG8.jpegWechatIMG9.jpeg笼统理解意思就是通过p通过PI，MU，SIGMA更新，而PI，MU，SIGMA也是由p更新，循环即可实践中讲解。随机初始化n个点，进行聚类导入库importnumpyasnp#矩阵运算importrand
zenRRan·2020-07-29 01:48

【机器学习】--EM算法从初识到应用

二、具体1、高斯混合模型所谓混合高斯模型（GMM）就是指对样本的
L先生AI课堂·2020-07-27 16:15

GMM参数估计python实践

#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromsklearn.mixtureimportGaussianMixtureimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.colorsimportmatplotlib.pyplotaspltmpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'Si
ALWAYS_FANG·2020-07-16 07:29

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
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他