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1.
基于高斯混合模型的EM学习算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法——EM算法的算法实现.EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习,由于引入了隐含变量,导致算法难以保证收敛和达到极优值.本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习,引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件,从而能够确保EM算法的正确学习.  相似文献
2.
基于正交混合Gauss模型的脱机手写数字识别   总被引:6,自引:0,他引:6  
在基于统计方法的脱机手写数字识别中 ,为更加有效地描述特征的类条件概率分布 ,设计出性能优良的 Bayes分类器 ,采用了混合 Gauss模型。为减少模型的参数 ,通常假设各 Gauss分量的协方差矩阵为对角阵。由于各维特征之间统计相关 ,因此需要大量的 Gauss分量才能较好地描述特征的类条件概率分布 ,使得混合模型的阶数较高。为降低模型的阶数 ,采用了正交混合 Gauss模型 ,即先对各类别的特征分别进行 KL 变换 ,再将变换后的特征用混合 Gauss模型来表示。其中混合 Gauss模型的参数可以通过 EM算法进行估计。最后 ,在 NIST (National Institute of Standards andTechnology)手写数字样本集上对该方法的识别性能进行了验证  相似文献
3.
与文本无关的复合策略说话人辨识系统   总被引:5,自引:1,他引:4  
为获得较高的说话人辨识正确率,同时减小辨识系统的时空开销,提出了一种复合策略的辨识系统。采用长时平均频谱作为粗识的特征,定义了相应的辨识判别准则。建立mel-倒谱特征的高斯混合模型(GMM)进行第二步辨识。给出了GMM求解算法的一种简便推导,着重研究了判别阈值,预加重系数,GMM阶次,训练语音长度及辨识语音长度对系统辨识性能的影响。  相似文献
4.
无线传感网络中分布式粒子滤波的目标追踪算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
在给出无线传感网络的传感器配置模型的基础上,提出了一种分布式粒子滤波DPF(d istributedparticle filter)算法,并实现了对网络中的一个运动目标的追踪。利用传感器模型,可将网络划分为一系列不相联系的传感器组,并在每个传感器组上运行一个局部粒子滤波,通过中心节点将估计状态传递给下一个传感器组的中心节点,依次实施对目标定位、跟踪。为减少网络间的通讯负荷和节约传感器节点能量,使用了高斯混合器模型(GMM),对局部粒子滤波的粒子和相应的权值进行近似;并提出了根据估计误差自适应激活传感器的优化算法。仿真结果表明,基于GMM近似的DPF在保持较高的估计精度的同时,能够大幅度减少网络间的通讯负荷。  相似文献
5.
基于高斯混合密度函数估计的语音分离   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于最大熵法(Maximum Entropy,ME)、最小互信息量法(Minimum Mutual Information,MMI)和最大似然法(MaximumLIkelihood,ML)最解决盲信号分离问题的常用算法,分析了ME、MMI以及ML算法之间关系。基于高斯混合模式(Gaussian Mixture Model,GMM)概率密度函数估计,提出了一种采用反馈结构的扩展最大熵语音分离算法,与  相似文献
6.
一种新的高斯混合模型参数估计算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
该文提出了一种高斯混合模型(GMM)参数估计的改进算法.原始的特征向量先经Schmidt正交化消除各维间的相关性,再用数学形态学方法估计出各维概率分布中混合分量的真实个数,最后按真实的混合分量个数用EM算法对各维分别作标量GMM参数估计.该方法能缓解GMM传统参数估计算法引起的“不易扩展”的不便.实验结果表明,将其应用于说话人辨认,能在较大幅度提高训练速度的基础上相对传统GMM参数估计方法获得更高的识别率.  相似文献
7.
基于高斯混合模型的说话人识别系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对概率得分均值法出现的单个帧概率打分容易畸低的情况以及投票法因归一化而损失掉正面影响帧的打分,提出了一种引入可信度的均值方法,实验证明:该方法兼顾二者的优势的同时,在一定程度上消除了各自产生的不利影响,提高了说话人识别的精度。  相似文献
8.
一种量子神经网络说话人识别方法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
针对说话人语音特征空间边界存在模糊性的特点,构建了一种量子神经网络识别分类器,用于说话人识别,以改善存在交叉数据的语音特征参数的分类效果。提出了一种基于人工免疫算法的量子间隔训练方法,以改善传统量子神经网络训练算法的不足。以TIMIT语音库为测试语音,与传统BP网络和基于常规梯度下降量子间隔训练算法的量子神经网络做对比实验。实验证明,算法能有效提高说话人识别系统的识别率,同时与高斯混合模型相比,具有更好的抗噪声性能。  相似文献
9.
基于Gaussian混合模型的LSF参数量化方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了高效率量化线谱频率(linear spectrumfrequency,LSF)参数,提出了基于G auss ian混合模型(G auss ian m ix ture m ode l,GMM)的LSF量化算法。假设LSF矢量属于GMM中的某一个G auss ian分布,用G auss ian分布随机矢量的量化方法对LSF矢量进行了量化。利用准确的G auss ian分布变量量化误差,得到了G auss ian分布矢量的比特分配方法。应用G auss ian分布随机变量的非均匀量化方法量化每一维LSF参数。最后给出了分裂矢量量化、基于概率密度函数(probab ility dens ityfunction,PDF)量化方法和该算法的性能对比。该无记忆LSF量化算法在21 b/帧可以达到透明量化,比传统Sp litVQ节省3 b。  相似文献
10.
基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法.该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波"金字塔"分解.分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割.分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力.  相似文献
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