不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-13 21:24:52
阅读次数：
217
产品：篮球体育类游戏NBA 2k18 选择理由：这款游戏是《NBA 2k》的正统续作，自己和身边的朋友都对篮球比较感兴趣，经常看NBA，所以近几年的版本都有购买下载，加上游戏中人物动作比较多，实际操作中对时间精确到每毫秒，所以游戏过程中会遇到很多bug。 第一部分：调研评测 1.下载软件并使用起来， ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-03 17:23:07
阅读次数：
158
产品 QQ音乐。 选择理由：一时间能想起来有bug些的软件不多。想游戏有英雄联盟之类。但是游戏的bug也不能叫bug，有些不过是网络的问题。有些被玩家开发出来便不是bug了。而QQ音乐作为一款比叫简单的应用，bug的原因之类倒也比较好解释。同时有很多可改进的地方。 第一部分 调研， 评测 安装简单， ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-01 17:34:41
阅读次数：
184
GMM参考这篇文章：Link 简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率，又称作 soft assignment 。 通常单个点的概率都很小，许多很小的数字相乘起来在计算 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-09-23 15:19:17
阅读次数：
435
转自：http://blog.csdn.net/huchad/article/details/52092796 使用kaldi的DNN做音频分类，异常声音检测。 HMM/GMM -》 HMM/DNN 基本上沿用语音识别的思路，有两点注意一下即可。 1. 在训HMM/GMM时，训到monophone即 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-21 13:51:46
阅读次数：
182
转自：http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/55211992 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 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-21 13:42:18
阅读次数：
298
作者：zqh_zy链接：http://www.jianshu.com/p/c5fb943afaba來源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 本文通过简单kaldi源码，分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-21 13:14:15
阅读次数：
314
一、语音特征 对于语音识别来说，好的语音特征应该： 包含区分音素的有效信息：良好的时域分辨率，良好的频域分辨率； 分离基频F0以及它的谐波成分； 对不同说话人具有鲁棒性； 对噪音或信道失真具有鲁棒性； 有着良好的模式识别特性：低维特征，特征独立（GMM需，NN无需）。 二、提取MFCC特征的整体流程 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-20 21:57:08
阅读次数：
264
转自：http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/38986507 本文是翻译Speech and Language Processing: An introduction to natural language processing, computa ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-11 18:11:07
阅读次数：
133
【转】 前言： 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-08-16 18:16:28
阅读次数：
163
