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搜索资源列表

  1. 高斯混合模型（GMM）方面的论文集

  2. 在在文本无关说话人识别中常用的说话人识别方法有矢量量化法(vector quantization：VQ)和高斯混合模型法 (Gaussian Mixture Model；GMM)，这个论文集中搜集了很多关于GMM的paper，希望对大家有用 GMM／ANN混合说话人辨认模型.pdf MATLAB环境下的基于GMM模型的说话人识别系统.pdf 一种改进的基于正交GMM的说话人辨识方法.pdf 与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法研 噪声环境中基于GMM汉语说话人识别.pdf 基于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：csstu

  1. 很详细的EM算法，GMM，HMM训练用

  2. 详细介绍了训练hmm和gmm的EM算法，以及其应用，对利用这些模型的朋友，想了解此算法的最好的资料。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-22
    • 文件大小：295936
    • 提供者：guow043

  1. 高斯混合模型matlab实现

  2. 高斯混合模型是一种经典的背景建模模型，已成功运用于工程应用中。在声音相关的领域，也有广泛的应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-15
    • 文件大小：40960
    • 提供者：daijc1709

  1. 用gmm模型来对em算法进行应用

  2. 用gmm模型来对em算法进行编程，可以用其聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-14
    • 文件大小：61440
    • 提供者：wangn1190

  1. matlab写的GMM代码

  2. 用MATLAB写的高斯混合模型代码，实现背景减除，应用于连续图像序列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-08
    • 文件大小：40960
    • 提供者：kgdapsriu5401

  1. GMM声纹识别

  2. 基于GMM的说话人识别系统研究与实现，详细介绍了高斯混合模型GMM原理及其在说话人识别系统中的应用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-02-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yaqian1990

  1. 基于高斯溷合模型的EM学习算法

  2. 本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法——E M算法的算法实现． E M算法通常用于存在 隐含变量时的聚类学习， 由于引入了隐含变量， 导致算法难以保证收敛和达到极优值． 本文通过将该算 法应用于高斯混合模型的学习， 引入重叠度分析的方法改进 E M算法的约束条件， 从而能够确保 E M算 法的正确学习．

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-23
    • 文件大小：162816
    • 提供者：u011173100

  1. 高斯混合模型及EM算法

  2. 讲解的最透彻的高斯混合模型及EM算法，从EM算法的推导到在GMM参数估计中的应用方法，有助于理解GMM及EM估计方法

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2013-07-10
    • 文件大小：252928
    • 提供者：xiaolei0506

  1. 图像处理论文

  2. 概率模型及其在视频对象处理 中的应用

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2016-05-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：kfc137586956

  1. A General Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Marko

  2. 对于基本EM算法以及此算法在高斯混合模型和隐马尔科夫模型中的应用，都作了详细的介绍，是在模式识别领域对于EM算法的经典论文！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-15
    • 文件大小：264192
    • 提供者：yp2008gf

  1. Python3—EM&GMM;

  2. Python3写的EM算法，包含两个程序，一个是em分类，一个是GMM应用 （EM算法推导（收敛性证明和在GMM中的应用））我的博客：https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/80522477

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-01
    • 文件大小：3072
    • 提供者：kevinoop

  1. 动态面板应用案例

  2. 内有动态面板数据的差分gmm 系统gmm的stata详细命令操作.很实用.

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-11-06
    • 文件大小：313344
    • 提供者：loveelvacool

  1. 基于视频的煤矿安全监控行为识别系统研究

  2. 提出了基于视频的煤矿安全监控行为识别系统的应用解决方案,分析了煤矿安全监控行为识别系统实际需求,实现了目标检测、特征提取、行为分类与行为识别、监控信息管理等功能。使用GMM模型提取前景运动目标,融合LBP作为目标描述特征、结合SVM实现了特征行为分类。基于Spring MVC框架实现了煤矿安全监控行为识别系统完整框架,为煤矿智能监控管理信息化提供了解决方案,提高了煤矿智能监控管理的效率、及时有效地发现煤矿安全生产隐患,降低了煤矿安全事故发生的概率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：273408
    • 提供者：weixin_38555229

  1. 基于GMM的说话人识别

  2. 从语音信号中有效地提取个人特征信息进行说话人身份的辨认和确认，是语音识别研究领域的一个重要研究方向。从人机交互、身份验证、信息检索等各个应用方向而言，说话人识别都具有广泛的应用前景，其硏究具有越来越重要的理论意义和实用价值。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：amy5569

  1. 基于GMM的电液伺服阀转换器的研究

  2. GMM是一种重要的功能材料,现已广泛应用于航空航天、精密制造以及液压伺服控制系统。根据GMM的特性,介绍了应用于液压伺服阀控制系统的超磁致伸缩转换器的设计,建立了超磁致伸缩转换器的静态模型和动态模型,对其数学模型进行了分析。并利用MATLAB软件中SIMULINK模块建立其仿真模型进行仿真分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：396288
    • 提供者：weixin_38508549

  1. TD-SCDMA煤炭专网中GMM的研究与实现

  2. 为了降低矿难,避免煤矿系统的灾难发生,根据煤矿自身安全生产条件的特点,采用组建适用于煤矿企业的TD-SCDMA通信专网的方法,研究煤炭行业通信专网的原理及实现方法。研究结果表明:GMM(GPRS移动性管理)支持用户的移动性管理功能,对整个TD-SCDMA煤炭专网有着重要的意义,针对GMM模块可以采用理论分析与实际测试的方法,运用模块化的设计理念实现了专网系统中的GMM功能。该成果对以后煤炭行业通信网络的建立与应用具有一定的参考价值与指导意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：1044480
    • 提供者：weixin_38701952

  1. 扩展的全尺寸高斯混合模型的缺失数据分类：在基于EMG的运动识别中的应用

  2. 数据丢失是模式识别技术在解决现实生活中的分类任务时需要处理的一个常见缺陷。 本文首先讨论了使用高斯混合模型（GMM）处理缺失值的高维样本时遇到的问题。 由于由于收敛性和稳定性问题，直接使用高维样本作为输入来拟合GMM非常困难，因此提出了一种通过将降维GMM扩展到全维空间来构建高维GMM的新方法。 在扩展的全维GMM的基础上，提出了边际化和条件均值插补两种方法，对在线阶段数据缺失的样本进行分类。 然后，采用提出的方法从表面肌电信号（sEMG）识别手部动作，即使缺少50％的sEMG信号，也可以获得超

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38713167

  1. REFFO：一个慢慢成长的学习笔记-源码

  2. REFFO 一个三流程序员路任葭慢慢成长的学习笔记 2019.4.7 ps好像在线预览显示不全，字丑自娱自乐使用本repo :beaming_face_with_smiling_eyes: 1）手推公式部分：从LR-> SVM，从GBDT-> XGBOOST 2）梯度下降梳理：BGD-> SGD-> MBGD 3）牛顿法的应用（求根，求最优化方法）-> Hessian矩阵矩阵小结 2019.4.8 2019.4.9 包含朴素贝叶斯，决策树，随机森林，提升，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42162171

  1. 高斯-瑞利混合模型在遥感图像分割中的应用

  2. 在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38558246

  1. 详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

  2. 总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（FeedForwardDeepNeuralNetwork）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN-HMM混合系统的风潮。长短时记忆网络（LSTM，LongShortTermMemory）可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构，这种网络能够对语音的长时相关性进行建模，从而提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：406528
    • 提供者：weixin_38730840
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