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  1. mean-K-KPCA

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  2. 通过核 K- 均值聚类的方法对语音帧进行聚类 , 由于聚类的中心能够很好地代表类内的特征, 用中心样本帧取代该类, 减少了核矩阵的维数, 然后再采用稀疏 KPCA方法对核矩阵进行特征提取。-Through the nuclear K-means clustering method for clustering of speech frames, the cluster center can be a good representative of the class characteristics
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:181.34kb
    • 提供者:piano
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