近期上了付费的语音识别相关课程，算是第一次系统学习语音识别相关知识，关于GMM-HMM模型还是没有理解得很透彻，写出来捋一捋思路。 一.单音素GMM-HMM模型 图一
一段2秒的音频信号，经过【分帧-预加重-加窗-fft-mel滤波器组-DCT】，得到Fbank/MFCC特征作为输入信号，此处若以帧长为25ms，帧移为25ms为例，可以得到80帧的输入信号，这80帧特征序列就
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2024-06-24 21:19:48
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注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。
GMM简介
GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉等领域有着广泛的应用。其典型的应用有概率密度估计、背景建模、聚类等。
图1 GMM用于聚类 图2 GMM用于概率密度
算法逻辑在这里： 贴之前先说下，本来呢是打算自己写一个的，在matlab 上，不过，实在是写不出来那么高效和健壮的，网上有很多实现的代码，例如上面参考里面的，那个代码明显有问题阿，然后因为那里面的代码与逻辑分析是一致的，那在其基础上修改看看，结果发现代码健壮性实在太差了，我的数据集是 70-by-2000 的矩阵，70个样本2000维，结果协方差的逆根本算不出来，全部是i
em算法和gmm算法 GMM is a really popular clustering method you should know as a data scientist. K-means clustering is also a part of GMM. GMM can overcome the limitation of k-means clustering. In this post
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2024-07-27 16:31:01
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本文所涉及的内容的先修知识：1、概率统计相关知识，统计机器学习；KL散度；信息熵；2、拉格朗日乘子法；3、KMeans聚类算法、混合高斯分布模型（GMM）和隐马尔可夫（HMM）模型。首先，EM算法的E是，Expectation，指的是期望；M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样，EM算法分两步走，E步骤和M步骤。在正式讲EM算法之前，我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样
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2023-12-05 04:07:45
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看了很多博文，包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导，总有些重要的步骤被略去（比如从公式一推到公式二，书上直接给出结果，却没有具体步骤），导致理解整个算法非常困难。后来幸运地发现一篇博文，使用了对我而言易于理解的语言，重要把整个推导过程疏通成功，最后在纸上手推了一遍，真是酣畅淋漓！算法实现很简单，结构跟K-均值形似，参数的推导过程不用体现在代码上，直接根据推导出来的公式计算就
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2023-11-18 10:11:51
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Note sth about GMM(Gaussian Mixtrue Model)高斯混合模型的终极理解高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解
这两篇博客讲得挺好，同时讲解了如何解决GMM参数问题的EM算法，其实GMM式子没有什么高深的地方，都是概率论的东西，主要是构思比较巧妙。动机：
GMM是用来拟合某种分布的。哪种？任意一种！当然，前提是参数足够多的情况下，所以实作其实并非拟合任意模型。
# Python的GMM模型：高效的数据聚类方法
高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Model）是一种基于概率的方法，用于表示具有多个高斯分布的复杂数据集。这种模型能够很好地处理聚类问题，是数据分析和机器学习中不可或缺的工具之一。本文将介绍GMM的基本概念，使用Python进行实现，并通过代码示例展示其应用。
## GMM的基本概念
GMM假设数据点是由多个高斯分布生成
1. 引言下载数据的时候，通常获得的数据是以面板形式排列的，如图1所示，但也会遇到某些以时序形式排列的数据，如图2所示。显然面板形式的数据更便于使用，但有时会出现所需数据只有时序形式的情况，如使用wind数据库的证券分析工具时，就只能下载时序形式的数据。因此，本文提供了一种（不太聪明的）将时序形式转化为面板形式数据的思路。欢迎大家一起讨论优化本代码。图1 面板形式的数据图2 时序形式的数据2. 这
# 实现一维高斯混合模型（GMM）的步骤指南
高斯混合模型（GMM）是一种强大的聚类算法，适用于数据的概率模型表示。本文将详细说明如何在 Python 中实现一维高斯混合模型，包括主要步骤、所需代码并附带解释。
## 主要流程
下面是实现一维高斯混合模型的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据]
B --> C[选择模型
原创
2024-10-12 05:45:34
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1. 概要1）动态面板模型：在面板数据中考虑被解释变量的动态特征；2）由于被解释变量的滞后项也进入回归方程，「1」个体固定效应会导致普通的OLS回归产生偏误和不一致性——这也是回归内生性问题的一种形式；3）为了克服OLS估计的问题，需要引入「2」人工变量：在动态面板模型中，最常用的工具变量是被解释变量和解释变量的滞后及差分滞后项；4）引入这类工具变量后，可利用GMM的一般框架进行估计，因此这类方法
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2023-12-27 13:03:38
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本文的主题是高斯混合模型（GMM），GMM与最大期望（EM）方法有很大的联系，而在GMM的求解过程中使用了极大似然估计法一、极大似然估计我们先来复习一下极大似然估计法是怎么进行的,来看一个的经典实例问题：设样本服从正态分布 ，则似然函数为 试估计参数 与 的值 其中 是样本，也就是说这个函数
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2023-10-08 10:59:14
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这个博客就是把最具有代表性的资料记录下来,前提,我假设你知道啥是MFCC,啥是VAD,啥是CMVN了.说话人识别学习路径无非就是 GMM-UBM -> JFA -> Ivector-PLDA -> DNN embeddings -> E2E 首先 GMM-UBM, 最经典代表作: Speaker Verification Using Adapted Gaussia
与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联合分布。 整个模型简单描述为对于每个样例，我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个，然
背景Python进行商业开发时, 需要有一定的安全意识, 为了不被轻易的逆向还原. 混淆和加密就有所必要了.代码混淆是将程序中的代码以某种规则转换为难以阅读和理解的代码的一种行为。1. 混淆减少py文件的注释、对代码顺序进行重排：混淆力度不够设计规则编写脚本或者使用现成的混淆工具，将对应的变量、函数、文件名、类名等进行不同程度的无意义的字符串替换： 单个文件或许可行，整个项目处理起来问题较多，涉及
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2023-08-28 10:30:34
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摘要 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斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一
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2024-04-16 21:57:56
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最近在看李航的《统计学习方法》一书，关于EM算法部分收集了些资料进行了学习，做了些混合高斯的模拟，下面分三个部分介绍下相关内容：1）EM算法原理，2）混合高斯推导，3）相关代码和结果一、EM算法原理EM算法推导中一个重要的概念是Jensen不等式。其表述为：如果为凸函数（），则有，当且仅当的时候不等式两边等号才成立。如果概率模型只针对观测样本，那么根据的观测值，可以通过极大似然或贝叶斯估计法估计其
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2024-08-09 13:52:28
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# 高斯混合模型（GMM）与OpenCV的结合使用
在数据科学和机器学习的领域中，模型的选择至关重要。高斯混合模型（GMM）作为一种流行的无监督学习方法，可以很好地处理聚类问题。结合 OpenCV 和 Python，我们可以有效地实现这一模型，从而完成图像处理、模式识别等任务。本文将带你了解 GMM 的基本概念，并展示如何在 Python 中使用 OpenCV 来实现 GMM。
## 什么是高
原创
2024-09-23 07:00:49
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复制链接 本文参考CSDN大神的博文，并在讲述中引入自己的理解，纯粹理清思路，并将代码改为了Python版本。（在更改的过程中，一方面理清自己对GMM的理解，一方面学习了numpy的应用，不过也许是Python粉指数超标才觉得有必要改(⊙o⊙)）一、GMM模型事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还
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2023-06-25 13:06:42
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种概率模型，用于对数据进行聚类和分布建模。以下是使用Python中的sklearn库实现GMM的基本示例：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.dat
原创
2023-08-10 09:18:55
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