新考纲pmp学习总结，不用查看pmp书集3A通过。含敏捷，混合型，计算题，解题思路，难点讲解

MCTIMME是用于分析微生物时间序列数据的非参数贝叶斯计算框架。当前的实现是在Matlab中进行的。

【语音识别】基于高斯混合模型（GMM）的语音识别matlab源码.md

EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法，它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法，同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是，EM算法不能保证找到全局最优解，而且往往容易陷入局部最优解，因此对迭代初始值的确定很敏感。 传统的EM算法随机选择初始值，提出了一种改进的初始值选择方法。 首先，我们使用k-nearest-neighbor方法删除异常值。 其次，使用k均值初始化EM算法。 将该方法与原始随机初始值方法进行比较，数值实验表明，EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。

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在本文中，我们提出了一种基于概率混合模型分解的方法，该方法可以同时识别乐器类型，估计音高并将每个音高分配给包含多个音源的单声道复音音频。 在提出的系统中，将观察到的混合音符的概率密度函数（PDF）视为所有可能音符模型的加权和近似值。 这些音符模型涵盖了14种乐器及其所有可能的音高，并根据概率描述了它们的动态频率包络线。 表示特定类型乐器音高存在概率的权重系数是使用最大期望（EM）算法估算的。 权重系数用于检测源乐器的类型和音高。 涉及在指定的音高范围F3-F6（37个音高）内的14台乐器的实验结果显示出良好的辨别能力，尤其是在乐器识别和乐器音高识别方面。 对于包括音符起音检测工具的整个系统，使用四重和弦录音，乐器音高识别，乐器识别和音高估计的平均F测量值分别为55.4、62.5和86％。

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别，matlab实现，包含数据集以及源码

em算法在聚类中的体现——高斯混合模型（GMM）。结合b站浙江大学老师、白板推导；MOOC北京理工大学机器学习，制作而成的ppt。公式纯手工敲击，制作不易，存在缺陷，请多包含。涉及版权问题可联系。

基于高斯混合模型GMM的说话人身份识别matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。