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搜索资源列表

  1. 基于T2FS和GMM的具有自适应区域的鲁棒动态背景模型。

  2. 基于T2FS和GMM的具有自适应区域的鲁棒动态背景模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：405504
    • 提供者：weixin_38709379

  1. 基于两层GMM结构的VTS特征补偿，可实现鲁棒的语音识别

  2. 基于两层GMM结构的VTS特征补偿，可实现鲁棒的语音识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：857088
    • 提供者：weixin_38713061

  1. 健壮的生成不对称GMM用于脑部MR图像分割

  2. 健壮的生成不对称GMM用于脑部MR图像分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38713393

  1. GMM-Optim:将EM算法用于多类高斯混合模型，并使用optimtool进一步优化-源码

  2. GMM优化 期望最大化（EM）算法是找到一组统计参数（即高斯数据集的均值和方差）的局部最大似然估计的好方法。 该项目展示了如何为多维，多维高斯数据实现EM算法，以及如何使用MATLAB的优化工具箱进一步完善MLE估计器。 笔记 GMM.m是主要的.m文件。 用户定义数据集的真实均值，方差和比例，然后在GaussianNormalDist.m中随机生成。 负对数可能性目标函数是通过GMM_negloglik.m计算的。 在获得EM估计值之后， optimtool将使用Nelder-Mead / S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：128000
    • 提供者：weixin_42132598

  1. HMM+GMM语音识别技术详解级PMTK3中的实例-附件资源

  2. HMM+GMM语音识别技术详解级PMTK3中的实例-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. EM算法进行GMM参数估计的Python实现-附件资源

  2. EM算法进行GMM参数估计的Python实现-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. HMM+GMM语音识别技术详解级PMTK3中的实例-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

  1. EM算法进行GMM参数估计的Python实现-附件资源

  2. EM算法进行GMM参数估计的Python实现-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 基于改进GMM和多特征融合的视频火焰检测算法

  2. 针对现有视频图像火焰检测算法前景提取不完整、准确率低和误检率高等问题,提出一种基于改进混合高斯模型(GMM)和多特征融合的视频火焰检测算法。首先针对背景建模,提出了自适应高斯分布数和学习率的改进GMM方法,以提高前景提取效果和算法实时性;然后利用火焰颜色特征筛选出疑似火焰区域,再通过融合改进局部二值模式纹理和边缘相似度特征用于火焰检测。基于支持向量机设计火焰融合特征分类器并进行对比实验,在公开数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了背景建模效果,火焰检测准确率可达到92.26%,误检率低至2.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38693589

  1. 使用改进的N-SIFT和基于GMM的并行优化实现基于快速无旋转特征的图像配准

  2. 使用改进的N-SIFT和基于GMM的并行优化实现基于快速无旋转特征的图像配准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：859136
    • 提供者：weixin_38640674

  1. 基于GMM模型的自适应扩频隐写安全性分析

  2. 基于GMM模型的自适应扩频隐写安全性分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：332800
    • 提供者：weixin_38741759

  1. 基于GMM区分性别的汉语方言识别系统

  2. 提出一种基于GMM的区分不同性别的汉语方言识别系统,系统提取语音的RASTA-PLP特征,在方言电话语音库上进行仿真实验,结果表明在GMM模型阶数为32时,系统的识别率可达到98.66%。同时还将RASTA-PLP特征与SDC特征对比,结果表明系统识别率最高可提高6.05%,且RASTA-PLP特征在性别分类方面优于SDC。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：737280
    • 提供者：weixin_38648800

  1. govpr：golang识别gmm-ubm声纹-源码

  2. 声纹识别 来自于阿里聚安全对声纹识别的介绍： 简介 govpr是golang实现的基于GMM-UBM的人声识别引擎（声纹识别），可用于语音验证，身份识别的场景。目前暂时唯一支持汉语数字的语音，语音格式为wav格式（比特率16000,16bits，单声道） 安装 去获取-v -u github.com/liuxp0827/govpr cd $ GOPATH / src / github.com / liuxp0827 / govpr / example 去运行main.go 示例 如下是一个简

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：883712
    • 提供者：weixin_42165712

  1. GMM-KMeans-for离群值检测：针对一维时间序列数据，采用GMM和K-Means算法进行异常点检测。对于一维时间序列数据，使用GMM和K-means算法检测离群值。-源码

  2. GMM-KMeans异常检测 对于一维时间序列数据，使用GMM和K-means算法检测离群值。对一维时间序列数据，采用GMM和K-Means算法进行异常点检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：327680
    • 提供者：weixin_42164534

  1. 基于语音的性别识别：使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的基于语音的性别识别-源码

  2. 基于语音的性别识别 基于语音的性别识别，使用： 免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 梅尔频率倒谱系数（MFCC） 高斯混合模型（GMM） 数据集 可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 。 它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。 每个说话者大约有350种话语。 理论 语音特征提取 此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出： 进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42120997

  1. GMM-FEM：使用高斯混合模型的生物力学约束点云配准-源码

  2. GMM-FEM：使用高斯混合模型的生物力学约束点云配准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42129412

  1. GMM_Digital_Voice_Recognition：基于GMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别，GMM，MFCC，语音识别，中文数据，sklearn，数字语音识别-源码

  2. GMM_Digital_Voice_Recognition 基于GMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别，GMM，MFCC，语音识别，中文数据，sklearn，scikit-learn，数字语音识别。 预安装 conda create -n GMM -c anaconda python=3.6 numpy pyaudio scipy #也可以使用pip conda activate GMM pip install -r requirements.txt 数据链接： ://pan.ba

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：550912
    • 提供者：weixin_42123191

  1. 基于语音的说话者识别：使用语音MFCC和GMM识别说话者-源码

  2. 基于语音的说话人识别 说话人识别/识别使用： 免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 梅尔频率倒谱系数（MFCC） 高斯混合模型（GMM） 数据集 可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 。 它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。 每个说话者大约有350种话语。 理论 语音特征提取 此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出： 进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_42139429

  1. image_color_segmentation-gmm：实现的高斯混合模型（GMM）用于图像颜色分割-源码

  2. image_color_segmentation-gmm：实现的高斯混合模型（GMM）用于图像颜色分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：337920
    • 提供者：weixin_42097557

  1. 基于说话人特有特征集的GMM和i-矢量方法的说话人识别

  2. 在说话人识别中，当存在两个或多个发声类似的说话人时，会导致错误识别。为了提高在这种情况下的识别准确率，在音素层次上找出说话人特有的特征，将这些特征的子集构成一个该说话人特有的特征集，然后在这些特征集的基础上用GMM和i-矢量的方法对说话人进行识别。在实验室环境下收集了50个说话人的声音，分别在不同信噪比的环境下进行测试。实验结果表明提出的方法能够提高当存在发声类似的说话人时的识别准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：801792
    • 提供者：weixin_38526823
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