GMM是指高斯混合模型,全称:Gaussian mixture model。当我们的观测数据符合多个高斯正态分布时,可通过EM算法来估计某个高斯混合模型的参数。 在GMM模型中,假定数据点是由K个正态分布所生成,每个正态分布就是一个簇,它具有自己的均值μj和协方差∑j,而来自每个高斯分布数据点的比例由先验值τ=(τ1,τ2⋯,τk)
EM算法和高斯混合模型GMM介绍 EM算法 EM算法主要用于求概率密度函数参数的最大似然估计,将问题argmaxθ1∑ni=1lnp(xi|θ1)argmaxθ1∑i=1nlnp(xi|θ1)转换为更加易于计算的∑ni=1lnp(xi,θ2|θ1)∑i=1nlnp(xi,θ2|θ1),其中θ2θ2可以取任意的先验分布q(θ2)q(θ2)。EM算法的推导...
另外,是GMM介绍 (一个典型的被定量的) 特点即, MFCCs并且描述的,并且参量估计由EM算法和相似性作用。 通过运用键路分析算法在多媒体图表,另一不合格的特点 (即,风格),关于询问音乐对象,可以是坚定的。 虽然我们的方法的准确性达到75%,这个方法是有为的。 在将来,我们将设法调查更多特点领域在程度上GMMG和提出...