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DTWspeech
- 本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况,然后循着语音识别系统的 处理过程,介绍了语音识别的各个步骤,并对每个步骤可用的几种方法在实 验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取,包括 语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变 换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取, 采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别算 法,选定动态时间弯折为识别算法,并重点介绍其设计实现。 在
EM_matlab
- 是一种用于含有隐变量(hidden variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计的matlab算法。 -EM MATLAB
Naive-bayes
- 本文以拼写检查作为例子,讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词(words),拼写检查试图推断出最有可能的那个正确单词(correct)。当然,输入的单词有可能本身就是正确的。比如,输入的单词thew,用户有可能是想输入the,也有可能是想输入thaw。为了解决这个问题,Naive Bayes分类器采用了后验概率P(c|w)来解决这个问题。P(c|w)表示在发生了w的情况下推断出c的概率。为了找出最有可能c,应找出有最大值的P(c|w),即求解问题-In this
em聚类
- em算法指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,用于含有隐变量(latent variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。(Expectation Maximization Algorithm use for clustering)
锂电池退化GPR
- 高斯过程回归是一种基于贝叶斯原理的统计机器学习方法,将先验分布通过贝叶斯定理转化成后验分布,与其他没有采用贝叶斯技巧的预测方法而言,高斯过程最大的优点是能方便地推断出超参数,同时也能方便地给出预测值的置信区间(Gaussian Process Regression is a statistical machine learning method based on Bayesian principle. It transforms prior distribution into posterio