GMM
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
声纹识别之GMM-UBM系统框架
声纹识别简介 声纹识别，也称做说话人识别，是一种通过声音来判别说话人身份的技术。根据研究表明，声纹虽然不如指纹、人脸这样，个体差异明显，但是由于每个人的声道、口腔和鼻腔(发音要用到的器官)也具有个体差异性。因为反映到声音上，也是具有差异性的。就比如说，当我们在接电话的时候，通过一声"喂"，我们就能准 ......
高斯混合模型GMM实现
（1）以下matlab代码实现了高斯混合模型： function [Alpha, Mu, Sigma] = GMM_EM(Data, Alpha0, Mu0, Sigma0) %% EM 迭代停止条件 loglik_threshold = 1e-10; %% 初始化参数 [dim, N] = s ......
基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征提取和GMM（Gaussian Mixture Model ......
Python贝叶斯高斯混合模型GMM聚类分析数据和混合密度可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33821 原文出处：拓端数据部落公众号 混合模型是另一种生成模型，它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合（"混合"）。客户常见的混合模型类型是高斯混合模型，其中数据生成分布被建模为多个高斯分布的组合。 import numpy as np i ......
OpenCV3.2图像分割 实例5：GMM（高斯混合模型）图像分割
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace cv::ml; 6 using namespace std; 7 8 int main(int argc, ......
OpenCV3.2图像分割 实例4：GMM（高斯混合模型）样本数据训练与预言
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace cv::ml; 6 using namespace std; 7 8 int main(int argc, ......
基于GMM高斯混合模型的语音信息身份识别算法的matlab仿真
1.算法理论概述 一、引言 语音信息身份识别是指通过声音信号对个体进行身份识别的过程。目前，语音信息身份识别已经成为语音处理领域的一个热门研究方向。在语音信息身份识别中，高斯混合模型（GMM）是一种被广泛应用的方法。本文将详细介绍基于GMM的语音信息身份识别算法的实现步骤和数学原理。 二、GMM模型 ......
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统 ......
ITK 高斯混合模型 GMM EM
1、高斯混合模型 sklearn.mixture是一个能够学习高斯混合模型、抽样高斯模型和从数据中估计模型的包。同样，也提供了帮助决定正确组件数量的方法。 一个高斯混合模型是一个概率模型，它假设所有的数据点是从有限未知参数的高斯分布的混合生成的。可以将混合模型当作泛化的k均值聚类，以融合关于数据协方 ......
基于GMM的一维时序数据平滑算法
本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。 假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。例如，给定一小时的流，管道预测前10分钟是前景(我们感兴趣的人说话)，然后接下来的20分钟是背景(其他人或没有人说话)，然后接下来的20分钟是前景 ......
DNN-HMM和GMM-HMM的简单区别
GMM-HMM：给定MFCC特征X时，计算每一个状态产生x的概率p(x|a)、p(x|b)....，然后最大的概率就是其对应的状态 DNN-HMM：给定MFCC特征X时，直接计算x属于每一个状态的概率p(s|x)，最大值就是对应的状态。 p(a)是训练集中每个状态出现的概率。 ......
GMM-HMM在语音中的训练及和预测的简要流程
GMM-HMM：包含3个状态，每个状态由一个GMM混合高斯分布(u，D，pi)，每个混合高斯分布包含pi个高斯函数 trainging训练阶段： 每个triphone三音子对应一个GMM-HMM。训练时先对齐 找到每个triphone(GMM-HMM)的音频特征MFCC序列X， 还要分别确定MFCC ......
m基于背景差法与GMM混合高斯模型结合的红外目标检测与跟踪算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 普通视频： 红外视频： 2.算法涉及理论知识概要 在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的 ......
KMeans算法与GMM混合高斯聚类
一、K-Means K-Means是GMM的特例（硬聚类，基于原型的聚类）。假设多元高斯分布的协方差为0，方差相同。 K-Means算法思想 对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 N个d维样本，时间复杂度 O(kLNd ......
高斯混合模型 GMM 的详细解释
高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写 GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和 KMeans 非常相似，你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多，比如： 它假设簇是球形的并且大小相同，这在 ......