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搜索资源列表

  1. gmmem_several

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  2. GMM是语音识别中比较成熟的算法之一,这个MATALB完整的实现了基于GMM算法的识别训练程序,可以适用于GMM识别和学习的同行的参考-GMM is a speech recognition algorithm for the more mature one, this MATALB full implementation of the identification algorithm based on GMM training procedures, can be applied to GMM
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:1726
    • 提供者:yilingzhu
  1. GMM

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  2. Generalized Method of Moments(GMM) 广义矩方法,是用来估计模型参数的计量经济学过程。具体说明见其中的gmmdoc.pdf。-Generalized Method of Moments (GMM) GMM method is used to estimate model parameters Econometrics process. See which specify gmmdoc.pdf.
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-25
    • 文件大小:554208
    • 提供者:yangchengbo
  1. gmmtbx(1)

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  2. GMM工具箱第一部分。包含了GMM算法的各个函数,对GMM建模很有帮助.-GMM first part of the toolbox. GMM algorithm contains all functions of GMM modeling helpful.
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-27
    • 文件大小:104483
    • 提供者:chenjie
  1. svmhmm

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  2. svm和hmm混合模型手写签名认证,充分利用SVM的分类能力以及HMM适合处理连续信号的优势进行手写签名认证-hmm mixed model and svm handwritten signature authentication, make full use of the classification ability of SVM and HMM for continuous signal processing advantages of the handwritten signature v
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-05-16
    • 文件大小:4217427
    • 提供者:yqch
  1. 08gmm

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  2. GMM很好的理论资料,对高斯模型的详细描述以及EM算法的介绍。对编程有一定的帮助。-This is for the initial researcher to study about the GMM Model.
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:195954
    • 提供者:郭伟
  1. emfull

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  2. Expectation Maximization for training GMM s, full covariances. Requires vqtrain.m to have a good initialization.
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1576
    • 提供者:Parvatishankar
  1. GMM

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  2. GMM说话人识别平台全套,从特征提取到模式识别,到识别率,一整套都有-GMM speaker recognition platform full, from feature extraction to pattern recognition, the recognition rate, set both
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-06-13
    • 文件大小:20824970
    • 提供者:周虎
  1. automatic_image_segement

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  2. 本文以k-means算法为背景,引入信息熵相关知识,从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时,会发生一定的过拟合现象,导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则,令模型简化,有效地消除过拟合现象,使得最后得到的聚类数目与预期符合。,设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法,使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy
  3. 所属分类:图形图像处理

    • 发布日期:2019-09-18
    • 文件大小:1024
    • 提供者:xiaoxiaofish
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