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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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
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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MPUMPU (Micro processor Unit)微处理器,MPU有两种意思，微处理器和内存保护单元。1）ARM体系，内存保护单元(MPU,Memory Protection Unit)，MPU中一个域就是一些属性值及其对应的一片内存。2）微处理器，MPU是单一的一颗芯片，而芯片组则由一组芯片所构成，早期甚至多达7、8颗，但目前大多合并成2颗，一般称作北桥（North Bridge）芯片和
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2024-08-01 17:17:30
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根据GIR（Global Info Research）的调研数据显示，2023年全球超声生物显微镜（UBM）收入约为846.8百万美元，预计到2030年将增长至1292百万美元，年复合增长率为6.2%。同时，2023年全球超声生物显微镜销量未提供具体数据，但预计到2030年将有明显增长。在中国市场方面，2023年市场规模约为一定金额，占据全球市场的一定比例，未来几年的复合增长率保持在一定水平。与此
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2024-02-28 15:06:06
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作者：Leon晋 1、先用一部分训练集（包含多个说话人），通过EM期望最大化算法，训练UBM通用背景模型；通常我们会先训练一个协方差对角矩阵，再训练全矩阵，理由如下： 1、M阶高斯的稠密全矩阵UBM效果等同于一个更大高斯分量的对角矩阵；2、对角UBM较为稀疏，计算量低效率快；3、对角UBM性能上有优势；UBM特点：一个与说话人、信道无关的高斯混合模型；可以作为这个训练集的统
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
对于每个类别的GMM有几种思路： 第一是将所有训练数据按类别分开，每类的数据训练一个GMM模型 第二是将所有的数据训练一个UBM模型，然后将训练数据按类别分开，用MAP去训练每个类别的GMM（对角UBM的MAP貌似kaldi 没有） 第三就是将所有的数据训练一个UBM模型，然后不做MAP，直接用训好的UBM所GMM的初始值，然后将所有训练数据按类别分开，训练三个GMM
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
说话人识别这里，博主对说话人两个baseline模型应该matlab的MSR工具箱进行处理。1、GMM-UBM说话人识别
这里主要分为4个步骤：
1、训练UBM通用背景模型
2、最大后验准则MAP从UBM通用背景模型里面训练每一个说话人的声学模型
3、交叉得分
4、计算最终的测试效果，这里用AUC和EER表示，可以方便与最近的深度学习方法做比较。
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2024-07-06 11:15:18
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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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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
Java实现高效用户行为监控系统引言背景介绍：随着Web应用的日益复杂和用户体验成为产品成功的关键因素，用户行为监控（User Behavior Monitoring, UBM）变得越来越重要。UBM不仅帮助开发者理解用户如何与应用程序交互，还能用于性能优化、错误追踪、用户体验改进等方面。目标读者：本文面向Java开发者、系统架构师以及对用户行为分析感兴趣的IT专业人士。文章结构：本文将从系统需求
原创
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2024-09-18 13:53:44
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项目地址： https://www.gdcvault.com/play/1025151/Hierarchical-Dynamic-Pathfinding-for-Large PPT地址： https://ubm-twvideo01.s3.amazonaws.com/o1/vault/gdc2018/
原创
2024-05-13 09:51:02
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shader优化的 测量
https://twvideo01.ubm-us.net/o1/vault/gdcchina14/presentations/833760_RemiBreton_ProfilingAndOptimizing_EN.pdf
各平台都有自己的 因为cycle依赖底层
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2020-06-04 12:04:00
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![](https://img-blog.csdnimg.cn/20200723081547243.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubm... ...
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2021-10-08 22:22:00
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三层交换机是否隔离广播域的问题如果接口起了vlanif，那么不同网段考研隔离，因为经过网关，查看路由表，没有目的的表项，那么丢弃，隔离广播域。如果没有经过网关转发的ubm报文，那么还是会广播泛洪。
原创
2020-11-17 17:07:17
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声纹识别由三部分组成：特征，模型，得分。特征方面：MFCC/PLP/FBank等短时频谱特征；D-vector (谷歌2014年提的）Deep feature / Bottleneck feature /Tandem feature (三者不是并行关系，可以搜关键词查看相关论文）模型方面：GMM-UBMJFA （Joint Factor Analysis）GMM-UBM i-vectorSuper
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2024-08-09 08:24:39
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怎样抓取有相同左右边界的动态value？怎样抓取有相同左右边界的动态value？例如： stateID="d7lg0ehmjkkm6uin3s4boei7oq"> stateID="cvopakp46ftsf8mh6l37ti3ubm"> stateID="bv9mja8gtgr39ddibm5t9163re"> web_reg_save_
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2015-12-16 15:21:59
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1 简介目前，针对说话人识别而提出的新的识别技术层出不穷，如结合 GMM-UBM 结构与支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的技术、基于得分规整技术的 HNORM、ZNORM 和 TNORM 技术、潜伏因子分析（LatentFactorAnal⁃ysis，LFA）技术、应用于说话人识别的大词汇表连续语音识别（LargeVocabularyContin
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2022-05-30 21:18:03
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