GMM-based speaker verification

The vad function MATLAB code for pyBK implements speaker differentiation on a list of audio files by performing speaker binarization (speech segmentation and clustering in multi-speaker scenarios). The system utilizes a binary key background model (KBM), which is trained on conference data, eliminat

GMM模型用于语音识别，而AdaBoost用于集成学习，可提升弱学习器的预测精度。

在语音识别领域，基于MFCC的GMM语音识别matlab源码正在被优化和应用。随着技术进步，这一技术正逐步成为语音处理的重要工具。

该算法采用贪心策略结合EM算法，通过优化数据与模型的匹配度，寻找数据对GMM模型的最佳匹配，从而实现基于模型的聚类。

飞信聊天记录的提取，其实用 C#配合 SQLite 来搞是挺方便的。《gmm 的飞信日志》文档里讲得比较细，适合你要扒飞信的聊天数据、做点数据的小工具之类的场景。整个流程是：搭个 SQLite 开发环境，用 Visual Studio 2005 搞个项目，把System.Data.SQLite.dll引进去，直接开干。像连接数据库、查询数据、展示到DataGridView上这些步骤，代码都写得挺明白的。查询也不复杂，用SQLiteDataAdapter配DataSet就能搞定，响应也快。如果你想进一步聊天记录，比如提取History2.dat里的信息，文档里也有样例代码，挺实用的。注意要有飞信

This submission includes useful MATLAB functions for speaker recognition using adapted GMM. The implementation details for steps (i)-(iii) can be found in [1]. The fourth function, gmm2sv.m, connects the means (i.e., centers) of the GMM. The cascade means of the adapted GMM are referred to as the GM

基于重抽样的多重假设方法 [Peter H. Westfall, S. Stanley Young]

EM 算法的 MATLAB 工具箱，用来搞定高斯混合模型（GMM）参数估计，挺顺手的一个资源。核心是实现了经典的 E 步和 M 步循环，用起来还蛮丝滑的，适合那种有隐藏变量的场景，比如图像分割、聚类这些。 EmGm脚本应该是里面的主力代码，负责整个EM过程。初始化参数、算后验概率、重新估参数，全都一步到位。写法也比较清爽，不是那种一堆嵌套看不懂的风格，调试起来省心。 要是你之前没太玩过GMM，也不用慌，这个脚本里的步骤逻辑其实还挺清楚的，配合 MATLAB 自带的绘图工具，容易看到每一步的收敛过程。对于理解EM本身也是挺有的。 另外里面还有个license.txt，别忘了看看，涉及开源协议的东

想做数据聚类的同学，这个GMM-Master资源包挺适合你的。它实现了高斯混合模型（GMM），可以你在 Python 中搞定数据聚类和密度估计。利用scikit-learn库，你可以通过设定聚类数量、协方差类型等参数，轻松训练出一个合适的 GMM 模型。而且，你还可以通过预测数据点的聚类类别，甚至是得到每个数据点属于某个聚类的概率。你会发现，通过绘制散点图和拟合曲线，你能清晰地看到数据的分布和聚类效果。GMM-Master里了主程序、数据文件和绘图模块，跑起来简单。只要运行main.py，你就能看到数据聚类的效果，甚至可以根据结果微调模型。GMM应用广泛，像图像分割、语音识别、推荐系统等场景都

BCI Buffer是一个独立于平台且与语言无关的框架，用于构建Brain Computer Interface实验。它基于客户端-服务器体系结构，多个客户端获取数据并将其放置到中心数据和事件服务器。该服务器可用于Mac、Linux和Windows，并提供以下编程语言的支持：Matlab、Octave、Java、Python、C#和C。对于Matlab和Octave，还提供了信号分析、分类和示例演示的支持。重要提示：这是一个客户端-服务器体系结构，使用任何演示或运行时，至少需要一个正在运行的服务器（“缓冲区”）。