不同于GMM中的高斯分布假设,SVM不在乎数据的分布形状,其宗旨是寻找到一个最佳分类面使得它到两类样本的距离最远。这句话挺起来很拗口,但是符合我们对于分类问题的直观认识。有关SVM模型的推导已经有很多可供参考的资料,这里为了与GMM类的生成模型作对比,我们从概率模型的角度分析SVM模型。
本文的创新点与关键点之一:GMM,GMM-UBM,GMM-SVM的理解 大概是从10月20号开始由于项目需要开始接触说话人识别这一研究方向,这一个多月的时间主要是看论文中文英文,尤其是综述文章,当然也试着了解传统方法背后的思路和原理。经过这段时间的学习,有了一点自己的理解,故分享出来加深自己对理解的把握顺便水水文章。本文...
以花岗岩为研究对象,通过单轴加载试验,对花岗岩试样破裂过程的声发射信号进行研究.分析结果表明,通过GMM+SVM超平面算法,可将试样中张拉和剪切区域之间的交叉簇精确区分,花岗岩试样在整个应力加载过程前中期以张拉裂纹为主,后期剪切裂纹占比不断增加,剪切裂纹所占比例在80%~90%峰值应力阶段出现突变,最终验证此方法可与...
基于GMM和SVM的音频分类算法,随着计算机技术、网络技术和通讯技术的不断发展,图像、视频、音频等多媒体数据已逐渐成为信息处理领域中主要的信息媒体形式,其中音频信息占有重要的地位。br/原始音频数据是一种非语义符号表示和非结构化的二进制流,缺乏内容语义的描述和结构化的组织,给音频信息的深度处理和分析工作带来了...
而不是OCR。典型的应用就是图像分割和异常检测。异常检测对于GMM识特殊的。其意味着不属于训练类之一的特征向量将被拒绝。值得注意的是,异常检测也可以应用SVM,但是具体的参数必须被设定,且仅仅是两类问题可以被处理,例如一个单独的类可以被训练,不属于那个单独类的特征向量将被拒绝。
所以,一般只要得到对应的特征向量,就可以使用常规的机器学习算法如Bayes分类器、LDA线性判别器,SVM等...
[基础科学]说话人识别论文:基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究br/br/说话人识别论文: 说话人识别论文:基于 SVM 和 GMM 的说话人辨识方法研究br/br/【中文摘要】 说话人识别是根据语音波形中反映说话人生理和行 为特征的语音参数,自动识别出相应说话人的过程。它是语音信号处 理的一个重要研究方向,作为一种生物...
题外话:所谓模型,就是建模的过程,也是我们对现实(已观测)的一种假设,比如前几篇介绍SVM,LR的假设就是:我们认为可以使用一个超平面区分这些数据。模型内涵了我们的归纳偏置或者说是归纳偏好。 几何角度: 对于已观测到的数据X={xi,x2⋯,xn}X={xi,x2⋯,xn},由一个概率生成模型生成而来P(X|θ)P(X|θ)...
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…
一、高斯混合模型简介 GMM基本框架 类似的还有GMM-UBM(Universal background model)算法,其与GMM的区别在于:对L类整体样本训练一个大的GMM,而不像GMM对每一类训练一个GMM模型。SVM的话MFCC作为特征,每一帧作为一个样本,可以借助VAD删除无效音频段,直接训练分类。近年来也有利用稀疏表达的方法: ...