端到端数学建模与数据挖掘

这是端到端唇读模型的存储库介绍。我们的论文可在这里找到。基于T. Stafylakis和G. Tzimiropoulos的实现，该模型包括2层BGRU，每层有1024个单元。相比Themos的实现，该模型使用的是2层BLSTM，每层有512个单元。更新至2020-06：我们的唇读模型在LRW数据集上的准确率达到了85.5％。Matlab中用于裁剪嘴ROI的坐标为（x1，y1，x2，y2）=（80、116、175、211）。在Python中，固定的嘴ROI可以通过[FxHxW] = [：，115：211，79：175]来实现。训练顺序包括仅视频模型、仅音频模型和视听模型。首先通过时间卷积后端进行

金融数据挖掘与商业数据挖掘方面的建模资料已经准备就绪。

本教程详尽介绍了数据挖掘领域的多个专业知识，涵盖广泛，适合深入学习。

多维数据的结构清晰，维度组织逻辑清楚，适合做数据挖掘和商业智能。像产品-地区-月份这样的组合，用来销量趋势就挺直观的。维度还能分层级，比如国家-省份-城市，汇总也方便。 用多维数据建模的时候，可以考虑配合星型模型，在时间维度里搞点文章。比如按季度汇总，再细化到日。时间维度的设计其实蛮关键，多报表都绕不开。 如果你对数据仓库感兴趣，MySQL下搭建维度模型也不难。网上有不少教程，比如下面这些资源，挺值得一看： 多维度数据概览：多维基础概念整理得还不错 解码星形模式：时间维度的有不少细节，值得参考 Access 日期维度：老工具也能玩出花 维度模型加载流程解析：适合初学者 M

数据挖掘中，模式发现的方法包括因子分析。因子分析通过分析变量间的相关性，减少数据维度，揭示数据内在结构。这个方法在多维数据处理中尤为有效，能帮助发现数据中的潜在模式，提高数据处理效率。因子分析可以应用于市场分析、心理学研究等领域，是数据挖掘中常用且实用的方法。

数学建模涵盖四大问题类型：分类、优化、评价和预测。 运用数学模型解决实际问题，首先需要根据具体问题构建模型，然后求解模型，最后将结果应用于实际问题。 算法在这一过程中扮演着至关重要的角色。

数据挖掘（Data mining）是一种简要的概述。文本挖掘（多媒体数据挖掘）、网页挖掘的趋势和研究问题。

MATLAB扬声器分割工具包是一个端到端的MATLAB工具，采用最新算法，能够完全无监督地进行扬声器的数字化处理。该工具尤其适用于广播新闻中的扬声器分割任务。它包括语音活动检测器（SAD）和无监督说话者细分模块，无需外部训练数据。说话者群集利用基于i-vector的ILP群集技术，是目前的先进技术之一。此外，工具包的子系统可用于其他项目，尽管目前未经过优化，例如时间序列变化检测、语音活动检测和说话人识别等。要运行此系统，请下载工具包的源代码，并安装所需的MATLAB依赖项。适用于MATLAB 2013及以上版本。

NMF 的 Matlab 代码用于非平稳音频，挺实用的。它基于 GT-NMF 模型，结合了高斯时频，做了不错的概率推断。通过卡尔曼滤波器和期望传播方法，能够成千上万个数据点的信号，速度和内存消耗都做了好的优化。最酷的是，你可以直接用它来进行缺失数据合成、去噪、源分离等任务，不需要大改代码。代码包含在matlab/文件夹里，还附带了实验重现的脚本，挺方便的。如果你对卡尔曼滤波有兴趣，可以看看这篇卡尔曼滤波器原理浅析，学习下它在音频中的应用。