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语音信号处理实验教程配套matlab代码,GMM。可以实现基本的训练和识别。
代码片段和文件信息
function [postact]=calcpost(mixx);
[dimdata_sz]=size(x‘);
ndata=size(x1);
act=zeros(data_szmix.ncentres); %正态分布 N(mucovar)
switch mix.covar_type
case ‘diag‘
normal=(2*pi)^(dim/2);
s=prod(sqrt(mix.covars)2);
for j=1:mix.ncentres
diffs=x-(ones(data_sz1)*mix.centres(j:));
act(:j)=exp(-0.5*sum((diffs.*diffs)./(ones(data_sz1)*...
mix.covars(j:))2))./(normal*s(j));
end
case ‘full‘
normal=(2*pi)^(dim/2);
%---计算N(j)j=1...mix.ncentres---
for j=1:mix.ncentres
diffs=x-(ones(data_sz1)*mix.centres(j:));
c=chol(mix.covars(::j));
temp=diffs/c;
act(:j)=exp(-0.5*sum(temp.*temp2))./(normal*prod(diag(c)));
end
otherwise
error([‘Unknown covariance type ‘ mix.covar_type]);
end
post=(ones(data_sz1)*mix.priors).*act;
s=sum(post2); %计算分母项
if any(s==0)
warning(‘Some zero posterior probabilities‘)
% Set any zeros to one before dividing
zero_rows=find(s==0);
s=s+(s==0);
post(zero_rows:)=1/mix.ncentres;
end
post=post./(s*ones(1mix.ncentres));
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2016-03-17 09:47 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\
文件 1074 2016-03-17 14:51 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\calcpost.m
文件 1206 2016-03-17 14:50 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\enfr
文件 581 2016-03-17 14:50 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\frq2mel.m
文件 1185 2016-03-17 14:50 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\gmm_em.m
文件 3304 2014-08-09 14:58 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\gmm_init.m
文件 578 2016-03-17 14:49 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\mel2frq.m
文件 8853 2016-03-17 14:49 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\melbankm.m
文件 3697 2016-03-17 14:49 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\melcepst.m
文件 980 2016-03-17 14:49 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\rdct.m
文件 1300 2014-08-09 19:40 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\recog.m
文件 757168 2014-08-09 14:33 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\rec_data.mat
文件 754 2016-03-17 14:48 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\rfft.m
文件 200824 2014-08-09 19:17 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\speaker.mat
文件 1233 2014-08-09 19:24 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\train.m
文件 1860980 2014-08-09 14:33 11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验\tra_data.mat
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