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原文:
GMM
淺談?wù)Z音識(shí)別基礎(chǔ)
AI科技館 閱380
干貨總結(jié) | 58同城語音識(shí)別技術(shù)的探索和實(shí)踐
michael1314520 閱594 轉(zhuǎn)4
理工渣眼中的HMM及安全應(yīng)用
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經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法-第二十一章HMM算法
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點(diǎn)云配準(zhǔn)的傳統(tǒng)算法ICP與NDT概述
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【NLP】用于序列標(biāo)注問題的條件隨機(jī)場(Conditional Random Field, CRF)
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【深度解讀】陶建華:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語音
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語音識(shí)別技術(shù)概述
benham 閱224 轉(zhuǎn)6
深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域
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從不溫不火到炙手可熱:語音識(shí)別技術(shù)簡史
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Nat. Com. Sci.|使用RaptGen發(fā)現(xiàn)生成核酸適配體
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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)常見面試題(下)
x_box361 閱639 轉(zhuǎn)4
EM算法
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概率上所說的“隱馬爾可夫模型(HMM)”到底是個(gè)什么東西?
無悔大哥chen 閱557 轉(zhuǎn)8
HMM學(xué)習(xí)筆記_2(從一個(gè)實(shí)例中學(xué)習(xí)HMM前向算法)
dinghj 閱386 轉(zhuǎn)4
基于GMM高斯混合模型的語音信息身份識(shí)別算法的matlab仿真
簡簡單單做算法 閱15 轉(zhuǎn)2
常見的特征提取算法
山峰云繞 閱1567 轉(zhuǎn)3
GMM的EM算法實(shí)現(xiàn)
lzqkean 閱283 轉(zhuǎn)3
隱馬爾可夫模型HMM及Python實(shí)現(xiàn)
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HMM學(xué)習(xí)最佳范例
賢人好客 閱5795 轉(zhuǎn)120
前向算法(Forward Algorithm)
DoubleMave_Doc 閱1128 轉(zhuǎn)4
聲紋識(shí)別(說話人識(shí)別)技術(shù)
火龍ocnunr7cj9 閱5437 轉(zhuǎn)18
聚類(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model
每天都要進(jìn)步86 閱887 轉(zhuǎn)9
第二章目標(biāo)檢測與跟蹤相關(guān)技術(shù)概述,GMM和vibed的原理026-2018-8-16
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詳解EM算法與混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
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高斯混合模型
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高考成績不一定是正態(tài)分布
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