gmm 第3页

Kaldi 安装与简介

Kaldi是一个强大的语音识别工具包，目前支持GMM-HMM,DNN-HMM等多种语音识别模型的训练和预测。

乘瓠散人·2023-04-09 23:51

详解高斯混合聚类(GMM)算法原理

详解高斯混合聚类(GMM)算法原理摘要：高斯混合聚类(GMM)是一种聚类算法，可以用来对数据进行分类。

babyai997·2023-04-08 18:17

终端从SA handover到 LTE有哪些TAU类型？

不同的切换场景会有不同的TAU类型，具体参考3GPPspec24.301终端从SA切到LTE，触发TAU，类型是CombinedTA/LAupdatingwithIMSIattach关键Log[MS->NW]5GMM_REGISTRATION_REQUEST

我想我思·2023-04-07 18:13

【移远】EC200U AT指令

串行接口控制命令三、状态控制命令四、SIM卡相关命令五、网络服务命令六、电话簿命令七、短消息服务命令八、数据包域命令九、硬件相关命令十、缩写术语一、通用命令ATI显示产品标识信息AT+GMI索取制造商识别码AT+GMM

hello_world^_^·2023-04-07 09:38

matlab 密度聚类中心点,密度峰值聚类算法MATLAB程序

密度峰值聚类算法MATLAB程序数据见：MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法，保存为gauss_data.txt文件，数据最后一列是类标签。

哈啾路亚·2023-04-04 21:14

【机器学习自学笔记6】高斯混合模型(GMM)

我们知道生活中的很多现象，比如身高体重的分布，都满足高斯分布(正态分布)。而高斯混合模型，则是通过多个高斯分布的叠加，实现对数据集的拟合。高斯分布如果学过概率论，我们知道高斯分布的公式如下：X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)生活中的很多现象，比如身高，都近似一种高斯分布：考虑一个问题，如果有一组数据，其中包括男性和女性的身高，比起使用一个高斯分布，使用两个

Koorye·2023-04-02 21:31

高斯混合模型 GMM 的详细解释

高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和KMeans非常相似，你甚至可以认为它是KMeans的概率版本。

deephub·2023-03-31 02:39

分群建模/评分卡和xgb分数校准

d['X1'].is_monotonic_increasingd['X1'].is_monotonic_decreasing3GMM高斯混合模

这是沸羊羊的干爹·2023-03-29 05:41

多重反转，悬疑不断，这部硬核泰剧太上头！

失眠社群系列由泰国最大的文化产业集团GMM和网飞合作出品。自2019年开播以来，这个系

环球新电影·2023-03-27 10:11

GMM模型初探

GMM的初探，有理论出入的地方还请见谅并指正，提前谢过！

audio_mqiu·2023-03-27 07:15

GMM的EM算法实现

#%%#------------------------------------#importsys,osimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportseabornassbn#%%#------------------------------------#raw_data_array=np.concatenate

菲利斯喵喵·2023-03-20 12:15

macs2---使用记录

--(base)[yangjy@GSCG01dum]$macs2callpeak-cControl.merge.rmdup.bam-tH2Aub1.merge.rmdup.bam-fBAM-B-gmm-nH2Aub1INFO

shine_9457·2023-03-20 05:15

高斯混合模型（Gaussian mixture model）

简单介绍算法大鉴赏：高斯混合模型（Gaussianmixturemodel）-知乎(zhihu.com)与k均值区别最佳聚类实践：高斯混合模型（GMM）-知乎(zhihu.com)GMM不需要对数据做标准化处理

遥远的清平湾·2023-03-17 18:39

EM算法（1）

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

蔷北·2023-03-13 23:27

分类

生成模型：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等。

帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

Halcon 图像分类-MLP分类器使用

Halcon图像分类学习内容：（1）基于神经网络的多层感知器MLP分类器（2）基于支持向量机的SVM分类器（3）基于高斯混合模型的GMM分类器（4）基于K-NN分类器本章学习目标：1.了解图像分类的一般流程

火星wen·2023-03-09 21:39

halcon 4种分类器（MLP,SVN,GMM,K-NN）优缺点：

HALCON分类器:1、多层神经网络(MLP)/2、支持向量机(SVM)：一种监督学习的方法，广泛用于统计分类及回归分析；/3、K-最邻近(K-NN)/4高斯混合类型(GMM)4个分类器的主要优势和劣势如下

Day Day Learning·2023-03-09 21:09

2.1

谁要陪我吃火锅·2023-02-06 18:07

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

dora_yip·2023-02-05 02:01

语言处理之 mel spectrum，梅尔谱图，时域，频域

不管是用传统的GMM模型，还是用机器学习中的SVM或神经网络模型，提取声音特征都是第一步。梅尔频谱和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式傅里叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。

才大难为用·2023-02-03 10:29

GMM（高斯混合模型）与KMean聚类

最大期望算法EMEM(ExpectationMaximization)算法是一种求参数的极大似然估计方法，可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据等带有噪声的不完整数据。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：–第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；–第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这

弎见·2023-02-01 18:51

基于K均值(KMeans)与EM法估计高斯混合模型(GMM)参数的图像分割matlab程序

前些天已经写过KMeans图像分割和高斯混合模型EM法图像分割的文章，今天写一写KMeans与EM法估计高斯混合模型参数相结合的文章。具体操作流程见下图所示（摘自Szeliski的《计算机视觉——算法与应用》中文版p223）（图片上传后旋转了，大概CSDN默认图像宽度不小于高度吧，大家可自行下载观看，有知道解决办法的小伙伴可以在评论区分享一下经验）：下面给出本人实现的matlab程序：functi

光电学子·2023-02-01 18:21

K-means算法和高斯混合模型的异同

这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型GMM及EM算法等。Kmeans聚类其实聚类算法除了Kmeans，还有其

会飞的小罐子·2023-02-01 18:50

高斯混合模型GMM

1.高斯混合模型概念高斯混合模型（GaussianMixtureModel）是一种聚类算法，它是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布情况。2.高斯混合模型的一个例子在校园里随机抽取2000个学生，其中有男生也有女生，已知男女生的身高都服从高斯分布，这两个高斯分布的均值和方差我们不知道，另外，由于某种原因，我们也不知道这2000个人中有多少个男生有多少个女生，现

东城青年·2023-02-01 18:20

从EM算法到高斯混合模型（GMM）与K-means算法（理论分析+仿真分析）

目录：EM算法GMM模型K-means算法EM算法基本问题首先介绍一下EM算法要解决的基本问题。EM算法通常解决的是不同分布下的参数估计问题，属于参数估计理论的一种。

宅男不宅·2023-02-01 18:50

Kmeans GMM 高斯混合模型 EM算法

Kmeans模型是GMM模型的一种，高斯混合模型（GaussianMixedModel）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况

Yonghua Li·2023-02-01 18:17

【语音识别】详解kaldi的数据和模型文件——librispeech

文章目录引言—语音识别ASR1.kaldi的编译流程2.librispeech示例引言—语音识别ASR参考博客.在基于GMM-HMM的传统语音识别里，比音素（phone）更小的单位是状态（state）。

weiquan fan·2023-02-01 08:49

机器学习、深度学习与云计算

机器学习i.机器学习（MachineLearning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deeplearning,GMM,SVM,HMM,dictionarylearning,knn

Dan Boneh·2023-01-30 05:09

机器学习-白板推导系列(三十)-生成模型(Generative Model)

之前讲过的简单的生成模型，包括：高斯混合分布（GMM），

Paul-Huang·2023-01-29 11:05

30 生成模型综述 Generative Model

回忆一下，之前讲过的简单的生成模型，包括高斯混合分布（GMM），GMM的主要任务是聚类，属于非监督学习；而监督学习中的生成模型，最简单的

AI路上的小白·2023-01-29 11:04

[Note] 2021-04-19 Android Studio 发布多渠道aar到maven

releaseAndroidStudio开发环境更新日志2022-04-2810:45:58pom的方式存在依赖丢失问题，所以手动打包各个依赖(包括多渠道依赖)到pom文件中后续计划更新新篇章：AndroidGradle6.0+的GMM

赶时间的闹钟·2023-01-28 19:52

python中文文本聚类_使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化

常见的聚类算法比如K-means、BIRCH(BalancedIterativeReducingandClusteringUsingHierarchies)、GMM(Gaussianmixturemodel

weixin_39826971·2023-01-22 07:32

TPE原理总结

hyperopt-TPE在hyperopt/tpe.py:935处打一断点5：超参的取值3：loss的取值{'GMM1','GMM1_lpdf','len','dict','literal','broadcast_best

数学工具构造器·2023-01-19 16:52

从 Spectral Clustring 推导到 Regularized Diffusion Process

bilibili机器学习-白板推导系列(二十二)-谱聚类（SpectralClustering）Background首先看一种数据分布：对于以上分布的数据，可以直接利用K−meansK-meansK−means或者GMM

T.Y.Bao·2023-01-18 17:31

语音转换之CycleGan-VC2：原理与实战

非平行语音转换CycleGAN之前学习了传统统计学习里的经典的语音转换模型GMM。随着深度学习的发展，出现了更好的语音转换方法，今天学习较为经典的CycleGan。

BarbaraChow·2023-01-18 12:29

语音识别技术分类与总结

1监督学习模型1.1.1总结1）语音识别以前使分步骤识别的，分为声学模型和语言模型，比如先GMM再HMM；2）后面发展为端到端的，直接将语音信号转换成文字，比如LSTM+CTC目标函数。

AI强仔·2023-01-17 15:23

语音识别中代价函数_语音识别技术简述（概念->原理）

目录语音识别技术简述(概念->原理)语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整(DTW)2.支持向量机(SVM)3.矢量量化(VQ)4.隐马尔科夫模型(HMM)5.高斯混合模型(GMM)6

weixin_39788256·2023-01-16 08:50

稳健性检验套路汇总！（持续更新......）

稳健性检验通常有三种：一、改变变量的代理（更换自变量、更换因变量的构造方法）二、改变估计方法，如考虑内生性等（工具变量法、2sls估计法、GMM估计法、DID估计法）三、改变模型设定，增减变量第四种就是改变样本

啊金曼·2023-01-15 14:15

Linux/macOS 安装 Kaldi

INSTALLtools--INSTALLsrc--INSTALL3、处理tools安装mkl安装irstlm、kaldi_lm、openblas4、处理src三、测试报错1：BadFSTheader报错1：gmm-init-mono

伊织code·2023-01-15 09:56

EM算法 -- AI基础算法从简单到深

算法就是通常说的让期望最大化的算法，EM算法的核心同时也是基础的部分是最大似然估计，首先通过一个简单的例子来理解EM算法的过程，然后讲解EM在数学上是怎么进行推导和原理证明的，后续会讲解EM算法的应用，也就是高斯混合模型，并且使用GMM

she201007780123·2023-01-11 20:05

概率图算法-EM算法

EM算法多用于概率图生成模型，像HMM，GMM。。。之前的文章里就有EM算法去求解HMM的learning问题。EM算法又可以进一步细分为广义EM和狭义EM。

qq_33588413·2023-01-11 20:05

【机器学习】RANSAC介绍

过程总的来说：类似GMM、KNN这种算法，都是先随机挑一部分数据来拟合模型，然后计算其他数据与该模型的距离从而引入一些新的类内数据，再用新的类内数据来拟合出新的模型，迭代这个过程，直到有足够多的点被归为类内点

秋天的波·2023-01-10 14:47

视觉成长之路Halcon——颜色检测：GMM分类器

视觉成长之路Halcon——颜色检测：GMM分类器前言一、算子介绍二、程序总结前言通过系统案例学习GMM分类器在颜色识别中的应用一、算子介绍1、gen_rectangle1通过两个坐标生成矩形——程序中通过该算子生成矩形框区域

黄TyT·2023-01-10 08:11

高斯混合模型（GMM）

本文转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_a36a563e0102y2ec.html之前在学习中遇到高斯混合模型，卡了很长一段时间，在这里记下学习中的一些问题以及解决的方法。希望看到这篇文章的同学们对高斯混合模型能有一些基本的概念。全文不废话，直接上重点。本文将从以下三个问题详解高斯混合模型：1.什么是高斯混合模型？2.高斯混合模型的数学原理？3.高斯混合模型在MA

radar_zzm·2023-01-10 08:10

【机器学习笔记11】高斯混合模型（GMM）【上篇】原理与推导

Twilight Sparkle.·2023-01-10 08:09

GMM_example(1)

GMM（Gaussianmixturemodel,GMM）实现步骤：（1）首先设置均值、方差、权重参数；（2）再调用gmdistribution()函数生成一个混合高斯模型；（3）做出GMM概率密度函数

qq-120·2023-01-10 08:39

matlab里面有关的函数（杂）

一：gmdistribution.fit()函数：GMM高斯混合模型中，我们除了数据的信息，对数据的分类一无所知，因此，在运算时我们不仅需要估算每个数据的分类，还要估算这些估算后数据分类的均值和协方差矩阵

二姐不想去实验室·2023-01-10 08:38

图像分割系列5_GMM（高斯混合模型）对图像进行分割

OpenCV图像分割资料分享：贾志刚的OpenCV图像分割实战视频教程全套资料（包含配套视频、配套PPT的PDF文件、源码和用到的图片素材等）实例5：GMM（高斯混合模型）图像分割#include#includeusingnamespacecv

亦我飞也·2023-01-10 08:38

GMM算法分类及参数选择案例实战

代码和数据下载地址importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.colorsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.mixtureimportGaussianMixturefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_spli

Mr Robot·2023-01-10 08:37

GMM-HMM声学模型实例详解（标贝科技）

source=qwer12GMM-HMM声学模型实例详解GMM-HMM为经典的声学模型，基于深度神经网络的语音识别技术，其实就是神经网络代替了GMM来对HMM的观察概率进行建模，建模解码等识别流程的格个模块仍然沿用经典的语音识别技术接下来我将从

DataBaker标贝科技·2023-01-10 08:36

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