搜索结果: 1-4 共查到“信息与通信工程 高斯混合模型”相关记录4条 . 查询时间(0.118 秒)
约束条件下的结构化高斯混合模型及非平行语料语音转换
语音转换 结构化高斯混合模型 非平行语料 约束条件
2016/12/26
提出一种约束条件下的结构化高斯混合模型及非平行语料语音转换方法.从源与目标说话人的原始非平行语料中提取出少量相同音节，在结构化高斯混合模型的训练过程中，利用这些相同音节包含的语义信息及声学特征对应关系对K均值聚类中心进行约束，并在（Expectation Maximum，EM）迭代过程中对语音帧属于模型分量的后验概率进行修正，得到基于约束的结构化高斯混合模型（Structured Gaussian...
改进的高斯混合模型在心音信号分类识别中应用
心音 特征参数 改进高斯混合模型 加权可选择模糊C均值
2014/8/5
为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性，将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上，用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组，获得新特征参数DWPTMFCC；针对传统GMM参数初始化K-means算法缺点，用加权可选择模糊C均值算法进行改进；将提取的特征参数分别输入到改进后GMM进行分类识别。对临床采集的心音数据测试...
针对无线传感器网络室内节点定位，在分析定位误差模型的基础上，结合高斯混合模型提出了一种无需先验知识的节点定位算法。利用高斯混合模型，对含有非视距误差的距离测量信息进行训练，以获得接近真实值的距离估计值。为取得高精度的定位效果，采用粒子群算法对期望最大化 (EM)算法进行优化。同时结合优选残差加权算法对所得的距离值进行定位估计，得出目标节点坐标估计值。仿真实验结果证实了算法的有效性。
小波域高斯混合模型与中值滤波的混合图像去噪研究
图像去噪 高斯混合模型 小波去噪 中值滤波 Matlab算法仿真
2008/4/13
基于高斯混合模型的小波去噪方法并结合中值滤波法对脉冲噪音有较好滤除效果的特点,将这两种方法结合起来,对含有高斯脉冲混合噪音图像进行去噪处理.该算法采用Matlab语言进行仿真.实验结果表明,这种混合去噪方法的效果要优于单纯使用中值滤波或者小波去噪的效果.