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EM算法估计参数
mel_0808
2012-07-19 07:19:25
语音信号用梅尔系数提取其特征后，怎样用EM算法估计语音的参数，求matlab实现的代码。主要是不知道语音信号怎么嵌入到EM算法中
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语音信号用梅尔系数提取其特征后，怎样用EM算法估计语音的参数，求matlab实现的代码。主要是不知道语音信号怎么嵌入到EM算法中
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高斯混合模型
深入理解
EM算法
的运作机制非常重要，因为GMM的训练过程中，我们需要处理隐变量——数据点所属成分的真实标签。在E步，我们利用现有
参数
计算每个数据点属于各成分的条件概率；在M步，我们利用E步得到的信息优化模型...
用
EM算法
估计
GMM
参数
的实现
本文演示了
EM算法
（期望最大化算法）一个典型的应用场景，可用于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）的
参数
估计
。
EM算法
估计
beta混合模型
参数
EM 算法用最大似然求 Beta mixture model
参数
EM算法
---基于隐变量的
参数
估计
EM算法
算是机器学习中有些难度的算法之一，也是非常重要的算法，曾经被誉为10大数据挖掘算法之一，从标题可以看出，EM专治带有隐变量的
参数
估计
，我们熟悉的MLE(最大似然
估计
)一般会用于不含有隐变量的
参数
估计
，...
期望最大化算法（
EM算法
）
EM算法
适用于：当拥有缺失数据的时候，可以迭代的做
参数
估计
即
EM算法
是 含有隐变量或潜在变量的概率模型
参数
的极大似然
估计
法。 分为两步：E步，用当前的
参数
计算一个数据点标签的分布； M步，用当前标签分布的...
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