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hosa1
- 信号与系统基础知识包括连续信号与模型、离散信号与模型；常用信号变换包括Z变换、Chirp Z变换、FFT变换、DCT变换和Hilbert变换等；离散系统结构包括IIR、FIR和Lattice结构；IIR滤波器设计包括模拟和数字低通、高通、带通与带阻滤波器设计，以及基于冲激响应不变法和双线性Z变换法的IlR滤波器设计等；FIR滤波器设计包括基于窗函数、频率抽样法和切比雪大逼近法的FIR滤波器设计；平稳信号分析包括经典功率谱估计、基于参数模型的功率谱估计和基于非参数模型的功率谱估计；非平稳信号分析包
mypdfgauss
- 一个关于高斯模型的概率分布图的生成的小程序，欢迎下载-a Gaussian model of the probability distribution graph generation of small procedures, welcomed Download
gm
- 改进的gmm（高斯混合模型）算法，是单一高斯几率密度函数的衍生
SpeakerIdentificationPaper
- 说话人识别方法及其系统的应用开发研究.毕业设计论文,详细.本文对说话人识别方法应用作了较深入系统的研究。采用的方法分别是矢量量化(VQ)识别方法、隐马尔可夫模型(HMM)识别方法、高斯混合模型(GMM)识别方法。
GMM-EM
- 用matlab实现高斯混合模型的前期处理和分类训练！
em
- 混合高斯概率密度模型,其参数估计可以通过期望最大化( EM) 迭代算法获得。-EM estimation parameters Gaussian mixture processes
08gmm
- 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.
GMM
- :高斯混合模型(GMM)是一种经典的说话人识别算法，本文在实现其算法的同时，主要模拟了不同噪声环境情况下高斯混合模型 (GMM)的杭嗓声性能，得到了一些有益结论。 -Gaussian mixture model (GMM) is a classic speaker recognition algorithms, this algorithm at the same time in fulfilling its main simulated environmental conditions
11912869gmm-gmr
- 高斯混合模型，为了减少语者自己语音本身的变异性，只留下语者间彼此的变异性，在建立语者特定模型时，先训练一个语者不特定模型，-interpriter
GAUSSIANloglikelihood
- GMM高斯混合模型大规模概率对数计算 需要一个模型地址文件和一个需要识别的声音的mfc文件可以一次执行大批量-GMM Gaussian mixture model probability on the number of large-scale computing need a model of address file, and the voice of the mfc file which need to be identified .can be an implementation
EM_init_kmeans
- 高斯混合模型参数初始化程序，在对高斯混合模型的建立之前采用KMEANS算法进行初始化-Gaussian mixture model parameter initialization procedure, in the Gaussian mixture model is initialized before the algorithm used KMEANS
gmm
- 这是一章详解高斯模型的文章，非常适合初学者，理论思路讲解清晰，也是学习隐马尔科夫模型的准备知识。-This is an article Detailed Gaussian model, very suitable for beginners, theoretical ideas to explain clearly, but also to learn a ready knowledge of the hidden Markov model.
GMM_SR
- 基于高斯混合模型的说话人确认系统基于高斯混合模型的说话人确认系统-Recognized in the Gaussian mixture model-based speaker system
test1
- 基于高斯混合模型的说话人识别，可以直接运行-Based on gaussian mixture model the speaker recognition
GMM_SID
- 用于说话人识别（声纹识别）中训练过程和识别过程的高斯混合模型程序-GMM model for the training process or test process of speaker identification
GMM_EM
- 2类分类高斯混合模型 使用k-means的方法来初始化GMM， 基于EM算法计算出GMM模型参量。 测试GMM模型分别有2个，4个，8个混合成分-2-class classifier with Gaussian Mixture Models. Use the k-means method to initialize the GMM’s Then improve the GMM models iteratively based on the EM algo-rithm.
Particle
- 高斯模型下的粒子滤波，源码，可运行出结果-Particle filter program under the Gauss model
guass2
- 通过二维高斯分布密度函数的模型，搭建双峰的高斯模型-The Gauss model of Shuangfeng is built by the model of the density function of the Gauss distribution.
vbemgmm
- 在混合高斯模型参数估计方法上有很多方法，例如最大似然函数的EM算法，但是该算法容易出现过拟合，故本文提出了一个变分EM的算法来对参数进行估计，可以避免EM算法中的不足。 下面的示例文件中说明了使用下面的示例文件说明了用法 examplevbem，VBEM M示例文件 faithful.txt数据集为例(The parameters of Gauss mixture model estimation method has a lot of methods, such as the maxim
基于高斯模型的肤色建模与似然图计算
- 基于肤色的人脸分割，对图像进行预处理后建立模型(Face segmentation based on skin color)