微软说话人识别工具箱1 (MSR Identity Toolbox) 是由微软研究院开 源的声纹识别工具，使用 MATLAB 语言编写。主要包含了 GMM-UBM 和 I-Vector 两种声纹识别核心算法源代码以及说明文档，但是并不涉及特征提 取、语音端点检测 (Voice Activity Detection, VAD) 等内容，对于初学者 来说想要使用该工具箱训练
GMM-UBM的缺点关于GMM-UBM的具体过程可以参考GMM、GMM-UBM、GMM-SVM。 GMM-UBM方法可以得到一个超向量，将该超向量作为声纹嵌入码，然后使用分类器（如：SVM）进行分类，逐渐称为GMM时代的经典说话人识别方法。 但超向量存在下列缺点：超向量的维度过高：假设采用MFCC特征，通常为39维，并假设GMM具有512个高斯分量，得到的超向量维度为 超向量包含大量除说话人之外的
声纹识别-2.GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）前言声纹识别-1.绪论中回顾了声纹识别的类别，性能评价指标和算法。本篇博文介绍声纹识别算法中较为传统的GMM-UBM（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model）算法12。GMM-UBM算法需从GMM说起，因为UBM实际上也是GMM，之所以它叫通用背景模型是因为它是从背景数据（back
GMM算法
第一章引子假设放在你面前有5篮子鸡蛋，每个篮子有且仅有一种蛋，这些蛋表面上一模一样，就是每一种蛋涵盖有且只有一种维生素，分别是A、B、C、D、E。这个时候，你需要估计这五个篮子的鸡蛋的平均重量μ。 首先有个总的假设： 假设每一种维生素的鸡蛋的重量都服从高斯分布。 这个时候，因为每个篮子的鸡蛋包含有且只有一种，并且彼此之间相同的维生素，即每个篮子的鸡蛋都服从相同的分布，这个时候
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2023-08-31 10:07:46
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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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GMP模型GMP模型的演进过程1）GM模型在Go1.0版本是Go的调度方式为GM模式，但是其有几个严重不足：限制了Go并发编程的的伸缩性 单一全局互斥锁和集中状态存储的存在导致所有goroutine相关操作都要上锁 goroutine的传递问题：经常在M之间传递“可运行”的goroutine回导致调度延迟增大，带来额外的性能损耗 每个M都做内存缓存，导致内存占用过高，数据局部性较差。 因系统调用而
准备工作Alize官网https://alize.univ-avignon.fr有四个demo：1.GMM/UBM System2. I-vector System3.JFA System4.Top-down Speaker Segmenting and Clustering System下载第一个GMM-UBM例子 01_GMM-UBM_system_with_ALIZE3.
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2023-06-09 13:26:33
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声纹识别，也称为说话人识别，主要的开源工具有： 1.MSR Identity Toolkit ，微软开源的工具箱，MATLAB版本，包含GMM-UBM和I-vector的demo，简单易用。 2.Alize，主要包括GMM-UBM、I-vector and JFA三种传统的方法，C++版，简单易用。
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2018-11-22 14:23:00
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# 实现 GMM 模型的 Java 实现教程
## 1. 概述
在本教程中，我将向你介绍如何使用 Java 实现 GMM（Gaussian Mixture Model）模型。GMM 是一种基于高斯分布的概率模型，常用于聚类和密度估计等任务。
## 2. 整体流程
下面是实现 GMM 模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据 |
| 步
原创
2023-08-05 12:32:05
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GMM理解： 用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类 使用高斯混合模型（GMM）做聚类首先假设数据点是呈高斯分布的，相对应K-Means假设数据点是圆形的，高斯分布（椭圆形）给出了更多的可能性。我们有两个参数来描述簇的形状：均值和标准差。所以这些簇可以采取任何形状的椭圆形，因为在x，y方向上都有标准差。因此，每个高斯分布被分配给单个簇。 所以要做聚类首先应该找到数据集的均值和标准差，我们将
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2024-08-24 20:54:32
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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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# 使用Java实现GMM算法
## 简介
GMM（Gaussian Mixture Model）是一种常用的聚类算法，它假设数据集由多个高斯分布组成。这篇文章将教你如何使用Java实现GMM算法。
## GMM算法流程
下面是GMM算法的主要步骤，我们用一个表格来展示每个步骤。
步骤 | 描述
-----|-----
初始化 | 随机初始化每个高斯分布的参数（均值和方差），以及每个高斯分布
原创
2023-08-05 12:31:31
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最近看到论文中很多地方提到EM算法，之前对EM算法只是大概知道是一个参数优化算法，而不知道具体的过程，通过阅读相关的资料，大概了解了其推导过程以及实现过程。 GMM模型就是由若干个高斯分量相互组成的，通过混合的高斯模型来逼近样本的真实分布。 &nbs
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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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
本文分享自天翼云开发者社区《服务器通用背板管理(UBM)实现》,作者: 乘风一 UBM概述通过SGPIO 进行 SAS 和 SATA 背板管理的 SCSI 机箱服务 (SES) 标准于 2003 年首次推出。该规范提供主机控制 LED，并允许主机检测槽位和已安装驱动器的存在，以及槽位编号方案。该规范提供了驱动器活动和故障指示，同时控制器可以通过协议自动识别设备类型、分支和速度。 SGPIO 自 2
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2023-04-13 11:04:17
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1.GMM(guassian mixture model) 混合高斯模型，顾名思义，就是用多个带有权重的高斯密度函数来描述数据的分布情况。理论上来说，高斯分量越多，极值点越多，混合高斯密度函数可以逼近任意概率密度函数，刻画模型越精确，需要的训练数据也就越多。2.GMM模型初始化： 即模型参数的初始化，一般采用kmeans或者LBG算法。模型初始化值对模型后期的收敛有极大影响，特别是训练模型的数
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2023-07-03 17:44:14
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高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。GMM以及EM的完整python代码请看这里。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种软聚类模型。 GMM也可以看作是K-means的推广，因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值，也考
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2023-09-25 20:27:14
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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
# Spark GMM调用
## 引言
在大数据时代，数据的处理和分析变得尤为重要。Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了丰富的机器学习工具。其中，GMM（Gaussian Mixture Model，高斯混合模型）是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为多个高斯分布的簇。本文将介绍如何在Spark中调用GMM算法，以帮助刚入行的开发者快速上手。
## 整体流程
下面是使用Spark调
原创
2024-02-04 05:20:39
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