gmm

AI大语音（十三）——DNN-HMM （深度解析）

GMM-HMM建模能力有限，无法准确的表征语音内部复杂的结构，所以识别率低。随着深度学习的崛起，研究人员将其逐步应用于语音识别中。
AI大道理·2022-04-25 07:30

机器学习算法（二十九）：高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）

目录1混合模型（MixtureModel）2高斯模型2.1单高斯模型2.2高斯混合模型3模型参数学习3.1单高斯模型3.2高斯混合模型4高斯混合模型与K均值算法对比1混合模型（MixtureModel）混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有K个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由K个子分布组成的混合分布。混合模型不要求观测
意念回复·2022-04-11 12:17

Pytorch实现高斯混合模型GMM

Pytorch实现高斯混合模型GMM代码链接：GMM-Pytorch在数据量很大时，利用GPU进行GMM模型加速importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.covarianceimportLedoitWolfdefeuclidean_metric_np
smiler96·2022-04-04 07:44

徐亦达 概率模型学习 ： gmm

单高斯分布MLEposterior正比例于likelihood*priorp(θ∣x)∝p(x∣θ)∗p(θ)p(\theta|x)\proptop(x|\theta)*p(\theta)p(θ∣x)∝p(x∣θ)∗p(θ)参数θ的后验分布∝参数θ表示的x分布上已知样本有多大概率∗参数θ的先验分布参数\theta的后验分布\propto参数\theta表示的x分布上已知样本有多大概率*参数\the
Leibniz infinity sml·2022-03-25 14:38

mplus数据分析：增长模型潜增长模型与增长混合模型再解释

首先，无论是LCGA还是GMM，它们都是潜增长模型的框框里面的东西：Latentgrowthmodelingapproaches,suchaslatentclassgrowthanalysis(LCGA
Codewar·2022-03-09 11:00

EM算法和混合高斯模型（二）

EM算法用处很多，在隐马尔可夫（HMM）和混合高斯模型（GMM）中都有重要的应用。本文将简要介绍EM算法在混合高斯模型中的应用。
井底蛙蛙呱呱呱·2022-02-22 02:47

2018-04-16几种方法的适用情况

附估计方法：GMM，距条件近似满足。广义指加入权重。对内生性假设可以放松。DID：多期DID，优点在于检验过去多年是否满足共同趋势假设（D*T的交互项
布艺兔子·2022-02-20 00:45

世界脑力锦标赛官方公布2018年世界记忆大师新评定标准！

2018年1月28日，世界脑力锦标赛英文官网公布了一系列最新变化，包括千年标准（MillenniumStandards）、国际记忆大师（IMM）标准、特级记忆大师标准（GMM）、国际特级记忆大师（IGM
记忆女郎·2022-02-16 10:01

机器学习-聚类分析汇总

聚类分析常见方法：原型聚类(主要K-Means聚类)；层次聚类；密度聚类1.原型聚类（K-Means聚类、学习向量量化LVQ、高斯混合聚类GMM）2.层次聚类（AGNES）3.密度聚类（DBSCAN）K-Means
喝豆汁儿去呗·2022-02-15 06:45

高斯混合模型(GMM)和EM算法

学号：20021110074电院姓名：梁雪玲转载自：https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81064625?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-baidujs-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_r
涼淩淩·2022-02-10 15:16

乔布斯是靠写hello world创立苹果公司的吗？

接着GMM回复说：欧布斯是写helloworld的。这几句简短的对话反应了几个问题：1：JackWei从技术IT男的角度否定了《思考致富》这本书，觉
欧阳荣·2022-02-09 21:04

基于matlab MFCC+GMM的安全事件声学检测系统

一、安全事件声学检测简介（附lunwen）1选题背景公共安全问题是社会安全稳定所聚焦的话题之一。近年来，检测技术与监控自动化正深刻地改变着人们的生活。尤其在安防领域，闭路电视CCTV（ClosedCircuitTelevision）、视频流分析、智能监控等新技术得到了广泛应用，大大提高了安防监控的管理效率。然而值得注意的是，基于视频流的监控手段不可避免地也具有一定的先天性缺漏，例如存在视野盲区、易
·2022-02-07 13:08

互助问答第14期：工具变量和多重共线性

对短面板数据进行GMM回归的时候，遇到两种情况：①工具变量通过了弱工具变量检验、识别不足和过度识别检验，再用DM检验的时候还是显著的；②工具变量通过了弱工具变量检验、识别不足和过度识别检验，但用DM检验的时候不是显著的
学术苑·2022-02-05 12:30

传统语音识别（GMM+HMM）

讯飞一个麦克风阵列简介语音信号的采集：语音信号计算机中是采用PCM编码按时间序列保存的一连串数据。计算机中最原始语音文件是wav，可以通过各种录音软件录制，录制是包括三个参数fs：采样率8000Hz115200Hz等等，代表每1秒保存的语音数据点数bits:每个采样点用几个二进制保存通道：很多音频都有左右2个通道，在语音识别中通常有一个通道的数据就够了。语音信号预处理：分帧：首先说说我们做信号处理
灿烂的GL·2022-02-03 14:18

哈工大2021机器学习期末考试题

四、k-means和GMM在EM估计过程中的相同和不同。各自有什么优缺点。写出GMM在E步的更新公式。M步求最大化期望的公
Encounter84·2021-11-22 18:05

2021哈工大机器学习期末

并解释机器模型参数估计为什么有时候使用正则化条件熵定义，举例，并说明有什么好处，给出直观解释NB的基本假设，有什么好处，如果在实际应用中满足，是否可以称为在出错概率意义下的最优分类器，为什么简述K-means算法和GMM
很奇怪的打野·2021-11-20 18:44

GMM-HMM

需要训练的参数1.对应于混淆矩阵B的高斯混合模型参数B2.状态转移矩阵A3.A中只有对应于自环和后继的状态转移概率需要被训练，其他项全都设置为零，并且不再改变训练过程Step1：构建整个句子的HMM结构Step2：将A矩阵中对应于自环和后继的项初始化为0.5，其他项初始化为0Step3：用整个训练集的全集均值和方差对B矩阵进行初始化Step4：运行Baum-Welch算法的迭代过程。在每一次迭代中
ccaicaic·2021-11-10 13:50

谱聚类|机器学习推导系列（二十）

一、概述对于下图所示的数据进行聚类，可以采用GMM或者K-Means的方法：数据然而对于下图所示的数据，单纯的GMM和K-Means就无效了，可以通过核方法对数据进行转换，然后再进行聚类：数据如果直接对上图所示的数据进行聚类的话可以考虑采用谱聚类
酷酷的群·2021-10-24 15:02

机器学习进阶-EM算法

无监督分类聚类EM第一步估算数据来自哪个组份正态分布估计μ和Σ需要先验给定算出每个样本它由第K个组份生成的概率EM算法解决高斯混合分布GMM假定训练集包含M个独立样本，希望从中找到改组数据的模型参数通过最大似然估计建立目标函数
yzy_1117·2021-10-21 11:27

Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据

在本文中，我们简要讨论了广义矩量法（GMM）框架下面板VAR模型的模型选择、估计和推断，并介绍了一套Stata程序来方便地执行它们。
·2021-10-19 14:36

【SLP·Python】基于 DTW GMM HMM 三种方法实现的语音分类识别系统

前言Github项目地址：https://github.com/Sherry-XLL/Digital-Recognition-DTW_HMM_GMM在孤立词语音识别(IsolatedWordSpeechRecognition
Sherry-XLL·2021-08-28 17:16

高斯混合模型与EM算法图文详解

目录一、前言二、高斯混合模型(GMM)三、最大似然估计总结而言：四、EM算法五、EM算法的简单理解方式六、EM算法推导总结而言总结一、前言高斯混合模型(GaussianMixtureModel)简称GMM
·2021-08-10 17:26

高斯混合模型（GMM）

  最近在实际工作中用到了高斯混合模型（GaussianMixtureModel），遂写一篇笔记来整理记录相关知识点，以便复查巩固。1.高斯模型(Gaussianmodel，GM）简单回顾一下本科概率论讲过的高斯模型。高斯模型是一种常用的变量分布模型，又称正态分布，在数理统计领域有着广泛的应用。当样本数据X是一维数据（Univariate）时，高斯分布遵从下方概率密度函数（ProbabilityD
xingzai·2021-06-23 07:18

Python实现DBSCAN聚类算法并样例测试

常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型（GaussianMixedModel，GMM）、自组织映射
·2021-06-21 20:31

Halcon函数速查表

Chapter1:分类(Classificatio)1.1高斯混合模型(GMM:Gaussian-Mixture-Models)高斯混合模型(GMM--Gaussianmixturemodel)No.函数功能
jdzhangxin·2021-06-20 12:49

DeFi新世界之 Gainswap 去中心化交易所

而在Gainswap里，利用独创GMM算法根据波动率调整流动性降低滑点，可以给交易者们
DeFi观察EDC学院·2021-06-16 11:34

93scikit-learn 机器学习入门实战--高斯混合模型

在最简单的情况下，GMM可用于以与K-Means相同的方式聚类，我们还是使用前几个实验中也用到的简单可聚类的数据集来查看GMM效果：fromsklearn.da
Jachin111·2021-06-11 04:38

机器学习-9 EM 与 GMM【附代码】

返回主页EM（ExpectationMaximization）算法是一种迭代算法，由Dempster等人于1977年提出。EM算法最大的价值在于解决含隐变量的概率模型参数的极大似然估计问题，通过E步更新后验概率，通过M步求参数极大似然估计，EM算法常用于无监督学习，如聚类问题。EM算法的难点在于要理解目标函数的解并非问题的最终解，这一点与许多经典机器学习算法不同，问题的最终解是隐变量z的后验分布Q
Eric_i33·2021-06-09 10:01

sklearn的高斯混合模型GMM与Kmeans的实现

Scikit-learn是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库，包含很多监督学习，非监督学习一级半监督学习的算法。同时也包括数据特征提取，数据清洗等的一些功能。从功能来分，有以下几个：分类Classification,回归Regression,聚类Clustering,维度降低DimensionalityReduction,模型选择ModelSelection和预处理Preprocess
环境与方法·2021-06-06 07:11

万有引力与航天

『太阳与行星间的引力』1、F与m成正比，与r2成反比；2、F=GMm/r2；『万有引力定律』
物理看華·2021-06-05 20:29

语音合成论文优选：Diverse and Controllable TTS with GMM-Based PLP Mod

DiverseandControllableSpeechSynthesiswithGMM-BasedPhone-LevelProsodyModelling本文是上海交大2021.05.27更新的文章，该文章主要使用GMM
我叫永强·2021-05-28 19:24

基于GMM-HMM的语音识别系统

目录基于孤立词的GMM-HMM语音识别建模训练Viterbi训练前向后向训练（Baum-Welch训练）解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统基于三音素的GMM-HMM语音识别系统参数共享三音素决策树决策树构建基于
栋次大次·2021-05-28 17:58

GMM\EM算法详解——附代码示例

目录潜（隐)变量模型K-meansGMM模型GMM模型参数估计的EM算法总结GMM模型和K-means的联系EM算法使用EM算法通用步骤重新考虑GMM参数估计EM算法通用解释代码地址：6.1公布笔者能力有限
栋次大次·2021-05-23 20:38

GMM的世界，你不懂？(上篇)

其实在统计学习世界里，GMM有高美美和广美美之分，GaussianmixturemodelvsGeneralizedmomentmethod.当然不是每个美美都是我们谈论的话题。
史春奇·2021-05-13 04:04

PRML读书笔记(4) - 高斯混合模型（GMM） 及 EM 算法

后面几节课全部讲学生感兴趣的内容-GMM，HMM等。教授说没有讲解的内容不是不重要，而是在踏入机器学习这个研究领域，这些都是很重要且必备的知识。高斯混合模型高斯混合模型是聚类算法的一种。
caoqi95·2021-05-11 06:44

kaldi 源码分析(八) - DNN训练过程

在kaldi训练过程中，DNN的训练是依赖于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)。
走在成长的道路上·2021-05-11 00:58

图像处理之高斯混合模型

前锋php一：概述高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用，对于任意给定的数据样本集合，根据其分布概率，可以计算每个样本数据向量的概率分布，从而根据概率分布对其进行分类，但是这些概率分布是混合在一起的
往事随风009·2021-05-07 06:59

机器学习（17）——GMM算法

前言：介绍一下EM算法的简单应用算法流程先从一个简单的例子开始：随机选择1000名用户，测量用户的身高；若样本中存在男性和女性，身高分别服从高斯分布N(μ1,σ1)和N(μ2,σ2)的分布，试估计参数:μ1,σ1,μ2,σ2;如果明确的知道样本的情况(即男性和女性数据是分开的)，那么我们使用极大似然估计来估计这个参数值。如果样本是混合而成的，不能明确的区分开，那么就没法直接使用极大似然估计来进行参
飘涯·2021-05-07 02:50

学习笔记GMM（其一）

>天鹰（中南财大——博士研究生）E-mail:yanbinglh@163.com.GMM的基本思想广义矩估计(GeneralizedMethodofMoment,简称GMM)是一种构造估计量的方法，类似于极大似然法
天鹰_2019·2021-04-21 14:51

【语音识别】基于MFCC的GMM语音识别【Matlab 498期】

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
星斗月辉·2021-03-20 17:42

【图像分割】基于GMM-HMRF图像分割【含Matlab源码 459期】

一、简介基于GMM-HMRF图像分割二、源代码%%TheEMalgorithm%---input-----------------------------------------------------
紫极神光·2021-03-06 15:35

运动图像分割-前景目标提取

运动图像分割在一个视频文件中，分割出前景目标，之前网上看了一些方法，包括帧差法、GMM等。帧差法太简单，但是只能提取轮廓，而且会出现前景目标部分区域消失的问题。GMM对于小白菜来说有点高深，看不太懂。
电子小白菜·2021-01-17 14:28

哈工大-机器学习-实验三：EM、k-means、GMM

k-means聚类方法和混合高斯模型一、实验目的目标实现一个k-means算法和混合高斯模型，并且用EM算法估计模型中的参数。测试用高斯分布产生k个高斯分布的数据（不同均值和方差）（其中参数自己设定）。（1）用k-means聚类，测试效果；（2）用混合高斯模型和你实现的EM算法估计参数，看看每次迭代后似然值变化情况，考察EM算法是否可以获得正确的结果（与你设定的结果比较）。应用可以UCI上找一个简
master@yi·2021-01-16 20:22

最白话的语音识别入门—GMM模型

最白话的语音识别入门—GMM模型—2021-01-04前言一、高斯混合模型？二、训练思路问题1.我要用多少个高斯分布去建立高斯混合模型呢？问题2.每一个高斯分布在一个GMM中占据了多少分量？
DannyASREngineer·2021-01-04 16:00

国科大 - 模式识别与机器学习（黄庆明等）- 期末复习 - 试卷

文章目录历年考点题型选择题练习真题链接（15-19）历年考点201520162017201820192020偏差方差分解EM求解GMMEM求解GMMEM算法求解GMM&K-means异同聚类算法选择聚类选择势函数势函数线性判别
一剑何风情·2021-01-04 09:22

stata面板数据gmm回归_Stata：面板数据模型一文读懂

?连享会主页：lianxh.cnNew！lianxh命令发布了：GIF动图介绍随时搜索Stata推文、教程、手册、论坛，安装命令如下：.sscinstalllianxh 连享会·最受欢迎的课 ?2021Stata寒假班⌚2021年1.25-2.4?主讲：连玉君(中山大学)；江艇(中国人民大学)?课程主页：https://gitee.com/arlionn/PX作者：游万海(福州大学)|连玉君(中山
凯迪和迪娜·2020-12-24 00:57

Dirichlet Proscess

DirichletProscessDirichlet_tutorial一、Introduction二、GaussianMixtureModel(GMM)三、ConstructionofDirichletProcess
GRF-Sunomikp31·2020-12-20 01:06

语音识别端到端模型解读：FSMN及其变体模型

摘要：在很长一段时间内，语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展，出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。
华为云开发者社区·2020-12-03 14:36

语音识别端到端模型解读：FSMN及其变体模型

摘要：在很长一段时间内，语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展，出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。
华为云开发者社区·2020-12-03 14:52

二维 均值方差高斯分布图 python_图像分割实战 - K均值算法（K-Means）和高斯混合模型（GMM）

1.K均值算法(K-Means)是一种无监督的聚类学习算法，它尝试找到样本数据的自然类别，分类K是由用户自己定义的，它在不需要任何其它先验知识的情况下，依据算法的迭代规则，把样本划分为K类，通过不断跌代和移动质心来完成分类。是一种硬分类的方法：即以距离为依据，离哪个点距离越近，它就应该标记为哪个编号，计算两个点之间的距离，有可能是向量(x，y)或(x，y，z)。不断的迭代，中心点不断的变换，使得逐
weixin_39956036·2020-11-23 18:11
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