модель гауссовой смеси от mfcc

Question

Я пытаюсь создать модель динамика GMM, используя функции MFCC для аудиосэмпла динамика.У меня есть 18 пространственных функций MFCC для конкретного говорящего.

Для создания модели GMM в Java у меня есть класс GaussianMixture.java, для которого требуется:

1. double [] componentWeights
2. Матрица [] означает
3. Матрица [] ковариации

Вы можете сослаться на класс здесь GaussianMixture.java

Я не могу понять, как предоставить средства и ковариации данных MFCC, которые я извлек.

Должен ли я вычислять means для каждого из 18 измерений?Если так, что будет componentWeights?

Пожалуйста, исправьте, если я где-то неясен.Спасибо.

Answer 1

Вам нужно запустить EM-алгоритм , он оценит параметры Гаусса.Или вы можете адаптировать MAP к существующему GMM, адаптация MAP требует меньше данных, чем обучение, но требует предварительно обученной модели GMM.

Существует много реализаций, например, здесь .