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GMMTRAIN
- 实现了从wave中读取数据，并通过mfcc提取特征系数。再通过分裂法聚类，最后使用EM算法建立GMM。
GMM-EM
- 用matlab实现高斯混合模型的前期处理和分类训练！
gmm
- fast EM GM algorithm solving long computation time in matlab
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.
speech-emotion-recognition-system
- gmm模型下的语音情感识别系统，GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和，但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的，因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的（也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的分布，它在运算时把那部分丢失或者叫隐藏的数据“补”上了）-gmm model speech emotion recognition system, GMM is a mathematical model, but fitting the data form, but
SpeakerRecognition
- speaker recognition using MFCC GMM EM-speaker recognition using MFCC GMM EM
SpeakerMFCCGMM
- speaker recognition using MFCC GMM EM-speaker recognition using MFCC GMM EM
93562307GMM-EM
- GMM-EX gmm语音转换模型，以及里面详细的ex聚类程序介绍-GMM-EX GMM voice switching model, and the EX clustering, there are detailed introduced program
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.
GMM
- k-means下的GMM训练模型，文档中包含源文件和头文件，详细介绍了如何用GMM去你和数据-GMM Model used by k-means and EM,
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
GMM
- matlab 实现GMM——EM算法,自动生产混合高斯分布，GMM算法的示例demo(matlab em gmm,Automatic production of mixed Gauss distribution, an example of GMM algorithm demo)