MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。...梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。...例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。...L阶指MFCC系数阶数，通常取12-16。这里M是三角滤波器个数。...因此，MFCC的全部组成其实是由： N维MFCC参数（N/3 MFCC系数+ N/3 一阶差分参数+ N/3 二阶差分参数）+帧能量（此项可根据需求替换）。
MFCC(梅尔倒谱系数)的算法思路 读取波形文件 汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import numpy, numpy.fft...class MFCC(object): def __init__(self, nfilt=40, ncep=13, lowerf=133.3333, upperf...[fr] = self.frame2s2mfc(frame) fr = fr + 1 return mfcc def sig2logspec(self..., sig): nfr = int(len(sig) / self.fshift + 1) mfcc = numpy.zeros((nfr, self.nfilt), '...计算或反相的MFCC，N是多少 对数功率谱箱，而K是倒谱的数量 """ cosmat = numpy.zeros((N, K), 'double') for n in range(0,N
local df =e(N_g) – 1 lrtest hetero homo, df(`df’) 面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl 则存在一种更有效的方法，即 GMM...从某种意义上，GMM 之于 2SLS 正如 GLS 之于 OLS。...好识别的情况下，GMM 还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用 GMM，过度识别检验(OveridentificationTest 或J Test)：estat overid...0 H Sargan 统计量，Stata 命令：estatoverid 四、GMM过程 在Stata 输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM 估计。...(进行面板GMM估计，其中2s 指的是2-step GMM) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
【摘要】 1 GMM基础高斯混合模型（GMM）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。...为什么GMM可以拟合出任意类型的分布？不仅GMM可以，只要性质不太奇怪的混合模型一般都能近似任意分布。这个思想和泰勒展开、傅里叶变换是类似的，任何波形都可以用正弦波叠加表示，而且频率还是基频的整数倍。...利用高斯混合模型进行聚类，本质上... 1 GMM基础 高斯混合模型（GMM）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况...为什么GMM可以拟合出任意类型的分布？ 不仅GMM可以，只要性质不太奇怪的混合模型一般都能近似任意分布。...2 GMM的隐变量 隐变量是一个辅助变量，GMM的隐变量表示的是样本x属于哪一个高斯分布。 隐变量是一个向量，并且这个向量中只有一个元素取值为1，其它的都是0。
而且高斯函数具有良好的计算性能，所GMM被广泛地应用。...单一高斯分布公式 混合高斯分布 每个GMM由K个高斯分布组成，每个高斯分布称为一个组件（Component），这些组件线性加成在一起就组成了GMM的概率密度函数： image.png 如上图
data/lang exp/mono || exit 1; 流程： 1. apply-cmvn # 对feats.scp做归一化处理 2. add-deltas # 训练数据增加差分量，比如16维度mfcc...5. gmm-est # 第一次更新模型参数 # 进入训练模型的主循环 6. gmm-align-compiled # 在指定的对齐轮数，使用gmm-align-compiled对齐特征数据，得到新的对齐状态序列...（维特比算法） 7. gmm-acc-states-ali & gmm-est# 每一轮都调用gmm-acc-stats-ali计算更新模型参数所用到的统计量, 每次模型参数的迭代都需要成对地使用gmm-acc-states-ali...和 gmm-est工具。...2. gmm-est兼具高斯分量分裂的功能。
史上最详细的MFCC算法实现（附测试数据） 1.matlab安装voicebox语音包 2.MFCC原理讲解 3.MFCC算法设计实现（matlab） 3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000...而后我们再选取每一帧的mfcc系数的第一个数得到 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0,这是一个297×1的数据，对 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0来进行绘图，并与原始信号进行比对...,1)%选取mfcc系数的第一个数，组成新的特征参数mfcc0 subplot(212) mfcc00=(mfcc0-80)/2 %PS:这里不在mfcc求取过程步骤中，我只是为方便作图而修改的这里...3.8 注（2022年5月3日修） 上边图示 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0仅为语音MFCC参数的第一维参数，因其（ M F C C 0 MFCC_0 MFCC0）包含了语音信号的时域能量信息...MFCC参数+一阶差分+二阶差分 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0 MFCC参数的第一维参数 最后还是要说明一下，此篇博客只是为了让大家深入理解MFCC特征的求取过程，所以其在 运行速度
常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、混合高斯模型（GMM-HMM）、深度神经网络（DNN-HMM）以及近年来流行的循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）。2....预处理：提取MFCC特征、分帧、添加静音标签等。...import librosafrom python_speech_features import mfccdef extract_mfcc(wav_file, sr=16000, n_mfcc=40):...audio, _ = librosa.load(wav_file, sr=sr) mfcc_features = mfcc(audio, sr, numcep=n_mfcc) return...提取MFCC特征。
滤波器组过程（Filter bank） 此过程是计算mel频谱关键部分和mfcc的重要一步。...能量和delta 能量和delta的计算属于mfcc特征体系下的可选操作。...计算其delta，然后再计算delta的delta，可以侦测mfcc状态的变化，变化的变化，可以作为mfcc的两组辅助特征参与网络模型的训练，某些情况下起到更好的准确性和泛化能力。...mfcc相关效果图如下 图片 综上所有，详细描述解释了算法流程中每一步计算流程，下面将对一些步骤流程涉及到的细节思考点和延伸点做深入的展开。...当然，从学习研究角度来看，如HMM、GMM、CRF等这些前人积累的经典算法模型，在后续业务中有可能用不到，但这些算法思维是很值得借鉴学习的，备足思维“原料”，任何时候都不过时。
（2）特征提取：提取出反映语音信号特征的关键特征参数形成特征矢量序列，常用的是由频谱衍生出来的Mel频率倒谱系数（MFCC)。...典型地，用长度约为10ms的帧去分割语音波形，然后从每帧中提取出MFCC特征，共39个数字，用特征向量来表示。...每一个音素以一定的概率密度函数生成观测向量（即MFCC特征向量）。 在GMM-HMM中，用高斯混合函数去拟合这样的概率密度函数。如下图所示是一个GMM-HMM的模型框架示意图。...学习算法 以上展示了在训练好GMM-HMM模型之后，如何对语音信号进行识别，那么GMM-HMM模型的训练过程又是怎么样的呢?...答：首先训练一个GMM-HMM模型，由GMM-HMM模型获得π(q0), aqt−1qt。通过GMM-HMM预测每个xt的标签qt，统计获得p(qt)。最后用深度网络获得p(qt|xt)。
这个方法在经过很多年很多年的研究之后，就产生了一个终极形态Subspace GMM。所有的State都共用同一个高斯混合模型。它有一个池子，里面有很多高斯分布。...之前的声学特征用的是MFCC做的。而深度学习在做的是，输入一个MFCC，预测它属于哪个状态的概率。接着我们把HMM的输入，由深度学习的输出取代掉声学特征。...也有人觉得他厉害之处在于用有更多参数的深度神经网络替换了GMM。但这小看了参数量也大起来时GMM的表征能力。实际上，这篇论文的贡献在，它让所有的给定观测计算当前可能状态概率，都共用了一个模型。...过去的做法是训练一个HMM-GMM，那这个粗糙的模型去做找出一个概率最大的对齐。然后再根据声学特征与状态之间的对齐数据，去训练状态分类器 ?...接着，我们再拿这个训练好的状态分类器，替换掉原来的 HMM-GMM 再对数据对齐，来训练出一个更好的状态分类器。我们反复重复这个过程。
SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC...梅尔频率倒谱系数MFCC 通常，计算MFCC之前，还会通过预加重、分帧和加窗、短时FFT等手段将原始原始声音信号的spectrogram声谱图，MFCC对声谱信号进行分析。...提取MFCC特征的过程： 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗； 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱； 3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱； 4）在Mel频谱上面进行倒谱分析（...取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来代替上文的IDFT，取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC。...参数和一阶差分mfcc参数 ccc=[m dtm dtmm]; %去除首尾两帧，因为这两帧的一阶差分参数为0 ccc=ccc(3:size(m,1)-2,:); subplot(2,1,1) ccc_1
系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC，这个MFCC就是这帧语音的特征； Mel三角滤波器组 MFCC参数提取 !...MFCC参数，于是一段时间内产生了一个MFCC参数序列，即是特征提取后的语音。...另外，根据一段语音的MFCC参数，在已知GMM、HMM参数的情况下，计算可能的状态序列概率，以找出最大可能的状态序列(decoding)....训练过程分为两个部分：GMM、HMM GMM参数训练 HMM参数训练 GMM没有利用帧的上下文信息 • GMM不能学习深层非线性特征变换 DNN-HMM CTC 不要需要输入与输出帧级别的对齐信息...（因此一段语音的音调或音高，是不会呈现在 MFCC 参数内，换句话说，以 MFCC 为特征的语音辨识系统，并不会受到输入语音的音调不同而有所影响） 此外，还可以降低运算量。
算法流程如下： GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法油多个高斯模型线 性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。...GMM算法描述的是数据的 本身存在的一种分布。 GMM算法常用于聚类应用中，component的个数就可以认为是类别的数量。...5.理模型的相关参数的输出 ## 模型相关参数输出 print ('均值 = \n', gmm.means_) print ('方差 = \n', gmm.covariances_) 输出结果如下： ?...6.模型评估 ## 获取推测值及计算准确率 # 获取预测值 y_hat = gmm.predict(x) y_test_hat = gmm.predict(x_test) # 查看一下类别是否需要更改一下...change = (gmm.means_[0][0] > gmm.means_[1][0]) if change: z = y_hat == 0 y_hat[z] = 1 y_hat
高斯混合模型 (GMM) 算法的工作原理 正如前面提到的，可以将 GMM 称为 概率的KMeans，这是因为 KMeans 和 GMM 的起点和训练过程是相同的。...但是，KMeans 使用基于距离的方法，而 GMM 使用概率方法。...GMM 中有一个主要假设：数据集由多个高斯分布组成，换句话说，GMM 模型可以看作是由 K 个单高斯模型组合而成的模型，这 K 个子模型是混合模型的隐变量(Hidden variable)。...以上是GMM 算法的非数学的通俗化的解释。 GMM 数学原理 有了上面的通俗解释，我们开始进入正题，上面的解释可以看到GMM 的核心在于上一节中描述的期望最大化 (EM) 算法。...使用 Python 从头开始实现 GMM 理解了数学原理，GMM的代码也不复杂，基本上上面的每一个公式使用1-2行就可以完成。
关于这二者的详细提取方法以及目前主流的特征参数LPCC、MFCC等详细方法在此不再赘述，可以查阅文末【参考文献】。...小结： 在过去，最流行的语音识别系统通常使用梅尔倒谱系数MFCC或者相对频谱变换-感知线性预测 RASTA-PLP，作为特征向量，使用高斯混合模型-隐马尔科夫模型GMM-HMM作为声学模型，用最大似然准则...利用传统的语音特征提取算法（如MFCC 或 PLP）提取的特征只对单帧信号作用，不能很好地涵盖有效语音信息，也易受噪声污染。...其中最成功的是非自适应的余弦变换，它促进了 MFCC特征的产生。余弦变换近似地去除了特征成分之间的相关性，这对使用对角协方差阵的 GMM 来说很重要的。...在构建 HMM-GMM 声学模型时，我们通常将 BN 特征和传统短时特征如 MFCC等拼接在一起，共同作为 HMM-GMM 模型的输入进行学习。
上面逻辑弄懂，接下来就来介绍“聚类”的模型，混合高斯模型 (Gaussian Mixture Model, GMM)。 首先可视化一下高斯分布。...现在可以开始讲解 GMM 的算法了。 4 GMM 第一步：给点上色 核心：给定分布，给点上色。 以下图中五点举例，最边上的两点分别是黄色和篮色，因为它们几乎属于黄圈和篮圈。...6 GMM 第二步：拟合高斯分布 核心：给定颜色，拟合高斯。...8 GMM 的两步弄清后，让我们完整来看如何用 GMM 来给数据聚类。 0 - 给定数据点 ? 1 - 随机初始化两个高斯分布 ? 2 - 根据两个高斯分布，给所有点上色 ?...GMM 就两步，不断运行直到收敛： 1. 给定分布，给点上色。 2. 给定颜色，拟合高斯。 朋友们，你们弄懂了 GMM 吗？ ----
GMM 是由杜达和哈特在 1973 年的论文中提出的无监督学习算法。如今，GMM 已被广泛应用于异常检测、信号处理、语言识别以及音频片段分类等领域。...在接下来的章节中，我会首先解释 GMM 及其与 K-均值法的关系，并介绍 GMM 如何定义异常值。然后，我会演示如何使用 GMM 进行建模。 什么是高斯混合模型（GMM）？...而 GMM 方法则假设具有不同均值和标准差的固定数量的高斯分布。 我会将图 (1) 和 (2) 纵向对齐，以比较 GMM 和 K-means。...相比之下，GMM 能更直观地描述潜在的数据模式，例如对于明天天气的预测，我们会更谨慎地表达预测结果。 从高斯到 GMM GMM的另一个原因是实例的分布是多模态的，即数据分布中存在不止一个"峰值"。...from pyod.models.gmm import GMM gmm = GMM(n_components=4, contamination=0.05) gmm.fit(X_train) # Training
通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation...作为一个流行的算法，GMM 肯定有它自己的一个相当体面的归纳偏执了。...每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成，每个 Gaussian 称为一个“Component”，这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函数： ?...那么如何用 GMM 来做 clustering 呢？...其实很简单，假定它们是由 GMM 生成出来的，那么我们只要根据数据推出 GMM 的概率分布来就可以了，然后 GMM 的 K 个 Component 实际上就对应了 K 个 cluster 。
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