基本描述 1.Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成,运行环境Matlab2021b及以上; 2.Gaussian 混合模型 (GMM) 分布用于生成合成数据,K 均值聚类用于提取分类任务的标签,SVM 用作分类器; 3.计…
1.Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成,运行环境Matlab2021b及以上; 2.Gaussian 混合模型 (GMM) 分布用于生成合成数据,K 均值聚类用于提取分类任务的标签,SVM 用作分类器; 3.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率,同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率; 命令窗口输出 Augmented T...
针对上述问题,笔者提出了一种将高斯混合模型与支持向量机(supportvectormachine,SVM) 分类器相结合的算法,其算法流程如图1所示。该算法充分利用视频的时空域信息,弥补了GMM 仅采用时域信息对复杂背景建模的不足,适合复杂背景视频的动态对象分割。实验结果表明,该算法对复杂背景中的运动对象分割具有一定的可靠性和鲁棒性,...
本文致力于对基于开集说话人识别的研究,提出了一种新的识别方法,即基于SVM和GMM的说话人辨识方法。说话人辨识是指对说话人进行分辨和识别,分辨测试话者是否是训练集内话者,若是训练集内话者则还要识别出其是训练集内的哪位话者。用到的模型是SVM-GMM模型,该模型是结合了支持向量机(SVM)和高斯混合(GMM)两种...
支持向量机(SVM)是以统计学习理论为基础,解决模式识别问题的有力工具,但是它训练算法复杂,难以处理大量样本,限制了其在说话人识别方面的使用.针对这个问题,提出了一种基于GMM(高斯混合模型)统计参数和SVM的说话人辨认系统,以GMM模型的统计参数来训练SVM说话人辨认模型,有效解决了大样本数据下SVM模型的训练问题.实验表明...
针对说话识别领域短语音导致的训练数据不充分的问题,选择能够突出说话人个性特征的GMM-UBM作为基线系统模型,并引入SVM解决GMM-UBM导致的系统鲁棒性差的问题.选择不同的核函数对SVM的识别性能有较大的影响,针对多项式核函数泛化能力较强,学习能力较差与径向基核函数学习能力较...
[10]. It selects an instance from each MI object in every iteration process to determine the specific clustering model M of MI objects. The clustering model M is applied as fuzzy c-means [2], GMM and One-Class SVM[11]. Hence we derived the clus 优化启发式计划根据想法我们以前的工作(...
第二章基于GSVSVM的话者确认outliers”作为最终的冒认者样本用作SVM模型的训练。一般数据量会要求在30秒以上。25实验及结果本小节主要给出本章中提到的各种系统的性能以及作者所提出方法与基线系统的对比结果和分析包括基线系统GMMUBMGSVSVM系统的性能改进的GSVSVM系统性能及对比结果。21实验细节及参数配置数据库和评测...
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3)将GLDS-SVM与基于通用背景模型GMM(Universal background modelsbased GMM,GMM-UBM)的方法进行融合,以进一步提高发音检错性能.GLDS-SVM和GMM-UBM的融合系统在仿真测试集和真实测试集上的等错误率(Equal error rate,EER)分别达到9.92%和16.35%.同时,GLDS-SVM在模型占用空间和运算速度方面均比传统径向基函数(Radial ...