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  1. newpnn

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  2. 基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力,快速的学习能力,易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础,已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点,还具有许多GMM没有的优点,如强鲁棒性,需要更少的训练语料,可以和其他网络其他理论无缝整合等。-GMM based probabilistic neural network PNN good generalization ability, the
  3. 所属分类:语音压缩

    • 发布日期:2013-08-07
    • 文件大小:6.99kb
    • 提供者:姜正茂
  1. GMM.rar

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  2. 使用GMM模式建立的语音识别系统,matlab源代码,供大家参考!,GMM model using the speech recognition system, matlab source code for your reference!
  3. 所属分类:Communication-Mobile

    • 发布日期:2017-03-23
    • 文件大小:1019byte
    • 提供者:王良
  1. YuyinShiyan

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  2. 使用voicebox进行说话人识别,初步介绍如何用GMM(Gaussian Mixture Model)的方法来进行说话人辨识(Speaker Identification),并在Matlab下,尝试通过调整参数来提高得分-For speaker recognition using the voicebox, initially describes how to use GMM (Gaussian Mixture Model) approach to speaker recognition (S
  3. 所属分类:Voice Compress

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:9.05kb
    • 提供者:戴平平
  1. em

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  2. Expectation Maximization for training GMM s, diagonal covariances. Requires vqtrain.m to have a good initialization.
  3. 所属分类:Communication-Mobile

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:1.38kb
    • 提供者:Parvatishankar
  1. auto1

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  2. AUTOMATIC SPEAKER RECOGNIZATION AND IDENTIFICATION USING GMM.HERE READ SIGNALS FROM EAR PHONES
  3. 所属分类:Voice Compress

    • 发布日期:2017-11-09
    • 文件大小:501.9kb
    • 提供者:ramana
  1. GMM

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  2. 实现GMM(高斯混合模型)的Android编程实现-Achieve GMM (Gaussian mixture model) Android programming
  3. 所属分类:android

    • 发布日期:2017-05-01
    • 文件大小:17.83kb
    • 提供者:Austin
  1. 聚类算法

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  2. 文件夹中主要有二维的K-means,gmm,mean-shift,三维的K-means聚类算法的程序,同时已经经过本人验证无误,可以成功运行,有问题的可以私下交流。(Folder mainly two-dimensional k-means, GMM, mean-shift, three-dimensional k-means clustering algorithm procedures, at the same time has been verified by myself, can be
  3. 所属分类:通讯编程

    • 发布日期:2020-04-18
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:xuebiao
  1. 5G 中的 SCMA Turbo 学习

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  2. 稀疏码多址 (SCMA) 是最近设计的一种扩展技术,其中 QAM 符号被映射到不同的 OFDMA 音调。基于码本的映射可以看作是一种扩频编码过程,其中整形增益有助于提高频谱效率并增强系统性能。本文基于 SCMA 编码方案,提出了一种联合多用户检测 (MUD) 和信道解码方法,应用了“turbo 原理”。与传统的分离检测和解码方案相比,turbo检测性能更好,增益更高,复杂度适中。在此之上,提出了一种改进方法,即在迭代之前修改外在信息。改进是基于信息的可靠性,保持可靠的信息并减少不可靠的信息。具体
  3. 所属分类:3G开发

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