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...
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...
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...
[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...
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…
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...
基于融合GMM与SVM的船载非侵入式负荷识别方法 为保障安全的船载用电环境,实现合理的用电配置与管理,在船载电力布局中引入非侵入式电力负荷监测.提出了一种融合高斯混合模型(GMM)与支持向量机(SVM)的电器类型识别算... 贾东宁 - 《中国海洋大学学...
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强,泛化能力较差的特性,对两种单核核函数进行线性加权组合,以使组合核函数兼具各单核的优点.仿真实验结果表明,组合核函数SVM的识别率和等错误率明显优于不引入SVM的GMM-UBM的基线系统及其它三个单...
(2)分别使用GMM和SVM分类算法做为语音和音乐的分类器,并比较了这两种分类器的性能。 (3)使用SVM分类器实现语音端点检测,并与基于能量和过零率的端点检测方法进行了比较。 (4)给出了一种基于GMM统计特性参数和SVM结合使用的音频分类系统。该方法结合了GMM鲁棒性好和SVM分辨力好的优点,提高了系统的性能和鲁棒性。
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%....