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在在文本无关说话人识别中常用的说话人识别方法有矢量量化法(vectorquantization：VQ)和高斯混合模型法(GaussianMixtureModel；GMM)，这个论文集中搜集了很多关于GMM的paper，希望对大家有用GMM／ANN混合说话人辨认模型.pdf…
最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM）和EM(ExpectationMaximization)算法，不禁被论文中庞大的数学公式所吓退。本文通过查阅相关资料，在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解，详细...
论文：LearnedImageCompressionwithDiscretizedGaussianMixtureLikelihoodsandAttentionModules概要：基于深度学习的图像压缩方法近几年迎来了快速的发展，但在基于学习的压缩算法和现行压缩标准之间…
博客：背景建模或前景检测之GMM自己的工程代码在开源中国：GMM源代码+详细注释本文通过OpenCV来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高…
毕业论文求助：GMM模型合理性问题关于AR(1)AR(2)sargan检验等,各位大神，小弟在做毕业论文，计量方面有点问题，看了书还是不太懂，万不得已，在此求助，拜谢：1.做的检验AR(1)=0.2042，AR(2)=0.3131，sargan检验P值为1.0000，看书上要求...
高斯混合模型（GMM）可以看做是k-means模型的一个优化。.它既是一种工业界常用的技术手段，也是一种生成式模型。.高斯混合模型试图找到高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。.在最简单的场景中，GMM可以用…
Stata：GMM简介及实现范例.1.GMM简介.广义矩估计(GeneralizedMethodofMoment,简称GMM)是一种构造估计量的方法，类似于极大似然法(MLE)。.MLE通过假设随机变量服从特定的分布，进而将待估参数嵌入似然函数，通过极大化联合概率密度函数得到参数的估计值...
GMM方法在金融领域的发展与应用中图分类号：F830.9文献标识码：A文章编号：1007-2101（2014）03-0120-062013年诺贝尔经济学奖授予美国芝加哥大学教授尤金?法马（EugeneFama
论文研究-基于GMM-RBMCDA的实时监控多目标方法.pdf.66浏览.为了有效提取视频监控场景中的前景目标信息并准确目标的状态,提出一种基于混合高斯模型和Rao-Blackwellized蒙特卡洛数据关联的视频多目标方法。该方法根据场景中像素点的特征信息,利用...
没有trim的就是用边界值替换边界外的，valuessmallerthanthe1thpercentileisrepalcebythe1thpercentile,andthesimilarthingisdonewiththe99thpercentile.加trim的就是直接舍去边界外值，discardvaluessmallerthan1thpercentileorgreaterthan99thpercentile.第二，安…
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