摘要 本发明涉及一种融合支持向量机(SVM)和高斯混合模型(GMM)的特定音频事件分层泛化识别方法,属于计算机与音频事件识别技术领域。本方法首先获得训练样本的音频特征向量文件,然后分别使用GMM方法和SVM方法对大量种类繁多的训练样本的音频特征向量文件进行模型训练,得到具有泛化能力的GMM模型和SVM分类器,完成离线训练。最后使...
音频svm算法分类分类器端点检测 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...
[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,作为一种生物认...
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...
特征向量同维GMM-UBM多维概率输出 GMM阶数同维GMM-UBM多维概率输出 支持向量机(SVM) 基于GMM-UBM模型的说话人辨识研究 说话人辨识 特征参数组合 谱熵 端点检测 一种改进的基于GMM-UBM的法庭自动说话人识别系统 似然比 法庭自动说话人识别 高斯混合模型-通用背景模型 改进的说话人聚类初始化和GMM的多说话人识别 ...
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…
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 Train SVM “99.075” Augmented Test SVM"94.6667" 模型描述 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称GMM)是一种统计模型,用于对数据进行建模和分析。它假设观测数据是由多个高斯分布组成的混合体...
基于改进GMM-CNN-GRU混合的非侵入式负荷监测方法研究 为挖掘用户侧节能减排潜力,对用户用电行为进行精细化分析和管理,提升电能利用效率,提出了一种基于高斯混合模型聚类和深度神经网络相结合的非侵入式负荷监测方法.首先,... 杨秀,李安,孙改平,......
在说话人辨认任务中,Gauss混合模型-通用背景模型(Gaussian mixture model-universal backgroundmodel,GMM-UBM)采用帧向量进行建模和识别,突出了说话人个性特征,但受信道影响较大;支持向量机(support vector machine,SVM)利用帧向量在空间中分布的Gauss混合的均值进行建模和识别,对信道的鲁棒性较好,但对说话人的个性体现不...
基于SVM和GMM组合分类器的谎言识别方法 余华;叶超 【摘要】对于执法机关和其他的政府机构来说,谎言检测正变得不可缺少.运用哥伦比亚语音数据库,通过机器学习的方法区分谎言和真话.我们通过对语音特征时域和频域的划分,提出SVM组合分类器的方法,并与单个分类器进行对比试验.结果表明组合分类器的识别率较单个提升了2%....