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SpeakerRecognition

于 2009-08-30 发布文件大小:547KB

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代码说明：

Speaker Recognition by training GMM models for the speakers in the system. Also tells if there s an impostor in the system.

文件列表：

SI
..\Evaluating.m
..\Evaluation.m
..\feature_extract.m
..\FindGamma.m
..\FindLamda.m
..\FindMean.m
..\g.m
..\GaussianPdf.m
..\GMM.m
..\GMM2.m
..\GMM_v3.m
..\init.m
..\LogLikelihood.m
..\main.m
..\PGM.m
..\s.mat
..\SpEvalData.mat
..\structure_formation.m
..\test.m
..\train_gmm.m

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feisher
PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据； (PCA steps: 1 of the first data center 2 covariance matrix obtained 3 obtained covariance matrix eigenvalues and eigenvectors 4 eigenvalues and eigenvectors will be sorted 5 according to the dimension of dimension reduction d ' , seek to reduce the dimension projection direction 6, the data obtained after the dimensionality reduction )

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