在这个项目中，我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明，通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。 在运行这些程序之前，请先准备好训练和测试数据。 TIDIGITS 数据库的摘录可以从这个链接获得： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition course.html 标题为“隔离的 TI 数字训练文件，8 kHz 采样，终结点：(isolated_digits_ti_train_endpt.zip)”。 或者您可以直接从这个链接下载训练数据库的 .zip 文件： - 训练数据： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition cours

gmm语音matlab代码歌手声音类型预测 通过 HMM，GMM 分类歌手声音类型的简单代码。 在训练之前也可以使用各种降维方法。 测试环境（非必需） Matlab 7.11 R2011b，Win7 32 位 所需工具箱 实用工具箱 树液工具箱 机器学习工具箱 语音工具箱 pmtk工具箱 示例数据集 歌唱发声模式数据集 设置： 将toolboxPath.root中的vtpInit.m更改为您下载的工具箱的根路径。 更改路径设置： datasetDir ， featurePath在featureExtractOptSet.m ，并usedDatasetFeaPath在trainingOptSet.m和testingOptSet.m 。 用法： 根据您的目的运行脚本文件go*.m 。 goFeatureExtract：运行特征提取和保存在所提取的特征opt.featurePath （在指定featureExtractOptSet.m ） goCV：运行交叉验证任务，结果将写入您在opt.outFileName中crossValidOptSet.m指定的路径 goTraining：只运行训练

需要和voicebox配合使用，使用voicebox提取MFCC和k均值分类，这是GMM说话人识别模型的训练程序。

该代码是使用高斯混合模型的二分聚类来实现数据集的聚类。

原创修改后简单的GMM基于MATLAB的语音识别完整程序-修改后简单的GMM.rar 修改后简单的GMM.rar 修改后简单的GMM 基于MATLAB 的语音识别完整程序 版主 多给点M币吧，我是穷人，穷人的日子不好过啊~~~

所谓混合高斯模型（GMM）就是指对样本的概率密度分布进行估计，而估计采用的模型（训练模型）是几个高斯模型的加权和（具体是几个要在模型训练前建立好）。每个高斯模型就代表了一个类（一个Cluster）。对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影，就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。

gmm的matlab代码高斯混合模型的图像分割 此仓库使用GMM进行基本的图像分割。 经过培训可以识别“苹果”像素和“非苹果”像素。 该代码使用MATLAB编写，从头开始实现期望最大化算法。 档案结构 main.m-训练GMM并在图像上进行测试 load_data.m-训练和测试图像以及真实蒙版中的脚本加载 images-训练和测试图像的文件夹 口罩-用于测试和训练图像的地面真相口罩 结果 包含苹果前后的图像 未来发展领域 加上这个

用em算法估计高斯混合模型的参数，实现对N维数据的聚类

从3GPP协议和UE端行为分析5G gmm cause #15的网络问题

从3GPP协议和UE端行为分析5G gmm cause #27的网络问题