GMM方法

当前话题为您枚举了最新的 GMM方法。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

GMM和AdaBoost应用
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。
GMM聚类算法的贪心EM学习算法
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。
基于MFCC的GMM语音识别matlab源码优化
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。
使用GMM进行说话人识别的Matlab程序
这是在Matlab环境下利用高斯混合模型(GMM)进行说话人识别的源程序。训练模型已固定,可稳定运行并生成结果。分享给大家,希望能够帮助到需要的人。
快速GMM和Fisher向量具有Kmeans初始化和Fisher向量的高效GMM模型(仅对角协方差)-matlab开发
利用Kmeans初始化和Fisher Vectors计算的高效GMM拟合(仅限对角协方差),基于yael包该工具箱可利用BLAS/OpenMP API在多核处理器上实现更快的计算。支持单/双精度的密集输入。
gmm_estimate.m:高精度说话人识别Matlab程序
这是一个完整的Matlab程序,利用高斯混合模型(GMM)实现说话人识别功能,识别率高达95%以上。
通过EM算法学习GMM的3D可视化
这是期望最大化算法如何学习高斯混合模型的3D可视化。数据被读入或生成在一般协方差高斯簇中。播放一部电影,通过EM算法的迭代显示高斯混合模型的演变。真实模型仅在每次迭代时可用,因此通过在这些锚帧之间插入足够多的“帧”来呈现3D高斯运动的错觉(显示为1个标准差的椭球)。
图像分类方法
空间金字塔模型对图像进行划分,分别提取各子块特征,赋予不同权重。三层模型下,划分等级0权重1/4,等级1权重1/4,等级2权重1/2。该模型有效描述图像的空间信息。 数据分类算法包括最大熵、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。
Close方法解读
Close方法用于终止与数据源连接,释放连接所占用的系统资源。虽然该方法关闭Connection对象,但并未释放对象本身,因此关闭后的Connection对象可再次通过Open方法打开,无需重建。
Sybase 备份方法
Sybase 系统提供了多种备份方法,其中一种是使用 sp_addumpdevice 命令创建备份设备。 以下是创建备份设备的步骤: 使用 sp_addumpdevice 'disk', '转储设备名', '物理文件名' 命令创建备份设备。 注意:在第一次使用该设备备份之前,指定的物理文件不需要存在,Sybase 会自动创建。