GMM和HMM虽然都是MM,但这两个MM其实没啥关系。GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类; HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,...
GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类;HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的看出来的(除非你有透视眼),所以叫Hidden...
GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类; HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的...
GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类; HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的看出来的(除非你有透视眼),所以叫Hidde...
特别是,当高斯混合模型-隐马尔可夫模型(GMM-HMM)非常流行时,MFCC非常流行,并且MFCC和GMM-HMM共同演变为自动语音识别(ASR)的标准方式2。随着深度学习在语音系统中的出现,人们可能会质疑MFCC是否仍然是正确的选择,因为深度神经网络不太容易受到高度相关的输入的影响,因此离散余弦变换(DCT)不再是必要的步骤。值得注意的是...
特别是,当高斯混合模型 - 隐马尔可夫模型(GMM-HMM)非常流行时,MFCC非常流行,并且MFCC和GMM-HMM共同演变为自动语音识别(ASR)的标准方式2。随着深度学习在语音系统中的出现,人们可能会质疑MFCC是否仍然是正确的选择,因为深度神经网络不太容易受到高度相关的输入的影响,因此离散余弦变换(DCT)不再是必要的步骤。值得注意...
616 -- 1:59 App 基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真 345 -- 2:20 App 基于HOG特征提取和GRNN神经网络的人脸表情识别算法matlab仿真,测试使用JAFFE表情数据库 1458 -- 1:08 App 基于uwb和IMU融合的三维空间定位算法matlab仿真 270 1 1:18 App 基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点...
GMM and HMM (Discrete and Continuous Hidden Markov Model), are studied as well in the hope that the use of continuous distribution and the temporal evolution of this set of features will improve the quality of emotion recognition.年份: 2006 ...
在语音识别中,常用的分类方法有GMM(高斯混合模型)和HMM(隐马尔可夫模型)。MFCC作为输入特征,配合这些分类方法,可以有效地实现语音识别。 除了语音识别,MFCC还可以应用于语音合成、语音增强等领域。在语音合成中,我们可以根据MFCC参数生成相应的语音波形,实现文字转语音的功能。在语音增强中,我们可以通过MFCC参数分析噪声和...
尽管如此，计算MFCC仍具有一定优势，特别是在与GMM-HMM算法结合时。在本文中，详细讨论了计算梅尔尺度滤波器组和MFCC的过程，并解释了为何过滤器组逐渐成为更受欢迎的选择。选择是否使用滤波器组还是MFCC取决于机器学习算法对输入相关性的敏感度。在算法不易受相关性影响时，使用滤波器组可能更合适；在算法...