语音识别-GMM算法原理

最新推荐文章于 2025-09-10 16:00:26 发布
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本文介绍了高斯混合模型（GMM）的概念，强调其在聚类算法中的作用。GMM能理论上拟合任意分布，内容包括单高斯模型与混合高斯模型的对比，以及混合高斯模型由K个高斯分布组件构成的特点。通过EM算法求解GMM参数，与K-Means算法的区别在于GMM输出的是属于各类别的概率而非确定分类。

GMM（高斯混合模型）是相对于单高斯模型来说的，是多个单高斯分布进行混合，理论上可以拟合出所有的分布曲线，主要应用于聚类算法。

废话就不多说了，估计大家都知道高斯混合模型是个什么东西，下面直接列出单高斯模型和高斯混合模型的攻势以及示意图：


单高斯模型分布


高斯分布概率密度函数


混合高斯模型图（两个component）


混合高斯分布概率密度函数

混合高斯分布主要有K个component组成，每个component为一个高斯分布。我们知道概率密度函数的前提下，要想得到结果，重要是得到模型的参数，至于模型参数的推导是运用EM算法，EM算法详细推导在前一篇已经学习过，在此就EM算法求解GMM进行大概说明：

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