用matlab开发的说话人辨认算法。
用到了GMM,DTW等分类算法,还用到了MFCC特征抽取算法等
2023/3/21 3:21:57 10.64MB matlab 说话人识别 speaker recognition
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利用gmm模型建模,然后结合背景差分进行运动检测
2023/1/11 7:06:38 2KB gmm 背景差分
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Python3写的EM算法,包含两个程序,一个是em分类,一个是GMM使用(EM算法推导(收敛性证明和在GMM中的使用))我的博客:https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/80522477
2016/5/20 23:24:10 3KB EM算法
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本程序为matlab程序。
em算法,指的是最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,在统计学中被用于寻觅,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。
2018/8/19 23:04:08 2KB matlab EM
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这是一个说话人识别matlab源代码,有两个特征可以选择MFCC和SBC,模式婚配使用了GMM。
测试了80人的数据库,MFCC识别正确率为80%,SBC为40%左右
2016/10/7 9:30:18 61KB 说话人识别 MFCC 短时谱 子带编码
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ImprovedadaptiveGausianmixturemodelforbackgroundsubtraction,经典的GMM算法改进论文,opencv中的GMM改进算法有参考这篇文章,把本人的翻译也附在里面
2019/10/1 1:13:40 762KB GMM OpenCv
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用GMM和HMM进行语种辨认,还有MFCC、LPC、LPCC的提取程序。
2016/9/2 10:48:12 30KB 语种识别
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高斯混合模型GMM的源代码,包含numpy完成和sklearn完成两个版本,不用安装其他依赖包。
2015/2/11 14:58:15 1.5MB 高斯混合模 GMM源代码 numpy sklearn
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imagesegmentationMRFGMMICM图像分割马尔科夫随机场高斯混合模型ICM算法另附详细的阐明pdf讲清GMM,MRF做分割的详细原理,可作为参考。
2018/1/4 12:05:10 3.06MB image segmentation MRF ICM
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次要针对近10几年来,常见的运动目标检测算法中比较有代表性的文章收集,如GMM,PDF,Codebook,SOBS,SACAN、W4,VIBE等。
2021/11/8 5:51:35 13.47MB 目标检测 混合高斯 码本
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡