ubm

IPV4组播地址解析

IPV4组播地址D类地址主要部分和作用本地网络控制块互联网络控制块第一个Adhoc块SDP/SAP块SSM块GLOP块UBM块-基于单播前缀的IPV4组播地址保留对于IPV4，D类空间（224.0.0.0

smalltune·2024-09-08 07:55

开放原子训练营第三季——基于UBML开源项目的免费企业级低代码平台inBuilder低代码开发实验室圆满落幕！

本期活动由开放原子开源基金会和UBM

高校俱乐部·2023-08-13 03:31

2019东南亚印尼专业混凝土展暨工程机械展

ConstructionIndonesia2019年东南亚（印尼）混凝土展展会时间：2019年9月19-21日2019年东南亚（印尼）混凝土展展会地点：雅加达国际展览中心2019年东南亚（印尼）混凝土展主办单位：UBM

Leway_Robin·2023-03-19 01:25

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

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

Linux操作系统

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乐十九·2022-07-25 11:21

电脑虚拟摄像头 -obs及obs虚拟摄像头插件(免费)

：链接：https://pan.baidu.com/s/1AdAyc41LOHoSNesefcNOcA提取码：pjneobs安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/1so1f1-uBm1RicVnTD_Rwug

隔壁de小刘·2022-06-17 10:48

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

2020年马来西亚国际家禽畜牧及肉类加工展览会

2020年马来西亚国际家禽畜牧及肉类加工展览会日期：2020年4月7-9日展馆：MelakainternationaltradeCenter主办单位：UBM组展单位：北京鸿世通国际会展有限公司-中国区独家代理关于

鸿世通会展Kiki·2021-06-20 03:03

2020年亚洲马来西亚国际家禽畜牧展览会

年亚洲马来西亚国际家禽畜牧展览会展会名称：2020年亚洲马来西亚国际家禽畜牧展览会展览时间：2020年4月7-9日展会周期：两年一届展会地点：MelakainternationaltradeCenter主办单位：UBM

田君燕·2021-06-10 18:36

《2016中国大数据产业生态地图》发布

src=3×tamp=1489882224&ver=1&signature=fZ5HsUYiytbTgb8SekmcI3g9oizZncGBgdipWihPFh0uBM3rZRgYMAjY91BDx20Da4hzgz-J3IH6rJ4ENiJZq0vLZ8bDLgoqC7KJNcca

葡萄喃喃呓语·2021-05-11 14:16

2020年第10届越南国际家禽畜牧及渔业产业展览会

展会日期:2020年10月14-16日展会地点：越南-胡志明展馆地址:SECC国际展览中心主办单位:UBM关于VIETSTOCK2020：该展创立于2004年创立者是AMB集团，2020年为第10届。

hstlinda·2021-04-14 01:23

C# PictureBox设置图片

x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_20,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubm

csdn_wuwt·2021-01-04 17:35

kaldi基于GMM做分类问题

对于每个类别的GMM有几种思路：第一是将所有训练数据按类别分开，每类的数据训练一个GMM模型第二是将所有的数据训练一个UBM模型，然后将训练数据按类别分开，用MAP去训练每个类别的GMM（对角UBM的MAP

jinmingz·2020-08-25 06:52

KALDI中aishell之V1模型后续2

/utils/data/fix_data_dir.shdata/train结果如下根据run.sh文件中，下一步执行sid中train_diag_ubm.sh的脚本.

落雪snowflake·2020-08-25 05:00

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

说话人识别中训练通用背景模型(UBM)的研究

摘要：以高斯分布为基础的说话人识别系统使用通用背景的模型(UBM)需要广泛的数据资源尤其是多信道和多个麦克风种类下采集语音。

夕夕如盼·2020-08-19 06:52

I-Vector的推导详解

一、前言目前UBM-MAP-GMM是一种说话人确认技术的标准系统，在JFA模型下，我们可以把生成式模型扩展成为具有说话人部分(本征音空间矩阵V)和信道部分(本征信道空间矩阵U)这两个联合模型。

Dominic221·2020-08-19 05:34

声纹识别笔记（二）提取ivector与PLDA流程概述以及最新模型

目录1.训练UBM通用背景模型GMM-UBM2.训练与提取ivectori-vectorDNN-basedivectord-vector3.训练分类器（e.g.PLDA，神经网络）距离度量：余弦距离LDAPLDA

新一姬·2020-08-19 04:03

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

声纹识别之i-vector/plda

整个过程为gmm-ubm->i-vector->pldagmm-ubmSteps:背景数据->UBM->ubm’smeansuper-vectorUBM->说话人多条注册语音->MAPAdaptation

子耶·2020-08-19 03:46

转发大神关于说话人识别的ivector系统的说明，看了瞬间懂了

Leon晋链接：https://www.zhihu.com/question/63978977/answer/215215119来源：知乎1、先用一部分训练集（包含多个说话人），通过EM期望最大化算法，训练UBM

qq_27292549·2020-08-19 03:09

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）

声纹识别-2.GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）前言声纹识别-1.绪论中回顾了声纹识别的类别，性能评价指标和算法。

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

MAP（Maximum A Posteriori，最大后验准则）算法

一、意义训练过程中，UBM通过MAP自适应，可以得到每个说话人的GMM模型。

梁小娘子·2020-08-07 20:33

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

python录音并保存为wav

importpyaudioimportwaveimportosimporttimeinput_filename="name.wav"#麦克风采集的语音输入input_filepath='D:\pycharmwork\project\\01_GMM_UBM

CindyDawnmian·2020-08-04 16:37

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

【翻译搬运】协调多个运动单元的移动 Coordinated Unit Movement【一】

coordinated_unit_movement.php找到一篇译文[译]协调的单位运动Dalton’sDevBlog在该篇译文的评论区找到了原文刊登物的PDF版本http://twvideo01.ubm-us.net

喵喵丸·2020-07-31 10:28

【翻译搬运】协调多个运动单元的移动 Coordinated Unit Movement【二】

coordinated_unit_movement.php找到一篇译文[译]协调的单位运动Dalton’sDevBlog在该篇译文的评论区找到了原文刊登物的PDF版本http://twvideo01.ubm-us.net

喵喵丸·2020-07-31 10:28

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

2017年世界制药原料展cphi worldwide 2017

2017年世界制药原料展cphiworldwide2017展会时间2017年10月24日-10月26日展会地点法兰克福展览中心主办单位：UBM举办周期每年一届中国组团单位：上海国卓会展黄叶展会及市场贸易资讯简介欧洲国际制药原料展示医药原料及中间体行业规模大

上海国展·2020-07-29 21:23

声学特征 ivector

提取流程1.UBMuniversalbackgroundmodel[1]使用GMM建模，UBM的训练通过EM算法完成，有两种方法：-所有的数据训练出来一个UBM，需要保证训练数据的均衡-训练多个UBM，

xmucas·2020-07-29 13:07

2019-10-09

yajingzhanlan·2020-07-15 22:21

基于kaldi的声纹识别

声纹识别基本原理：1、建立通用背景模型（UBM）使用大量的非目标语音构建一个通用背景模型（exp/full_ubm_1024/final.ubm）。

liangym·2020-07-13 10:06

声纹识别知识整理

关于声纹识别的算法及知识层出不穷，一文带你了解声纹识别：一、算法总览1.最早的GMM-UBMi-vector利用GMM高斯混合模型提取特征i-vector；克服训练数据不多的情况，引入UBM；将语音分为说话人空间和环境空间

James_Bobo·2020-07-06 04:35

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

中国区官方总代——2019年印度孟买国际混凝土技术及设备展

中国区总代——2019年印度孟买国际混凝土技术及设备展ConcreteShowIndiaMumbai2019展会时间：2019年5月16-18日展会地点：孟买会展中心主办单位：UBM组展单位：北京领汇国际展览有限公司

阿欣_8cee·2020-07-02 14:52

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