gaussian - 来自 mfcc 特征的高斯混合模型

Question

我正在尝试使用扬声器音频样本的 MFCC 功能创建 GMM 扬声器模型。对于特定的扬声器，我有 18 维 MFCC 特征。

要在 Java 中创建 GMM 模型，我有这个 GaussianMixture.java 类，它需要：

1. 双[] 组件权重
2. 矩阵[] 表示
3. Matrix[] 协方差

你可以参考这里的课程GaussianMixture.java

我无法理解的是如何提供我提取的 MFCC 数据的均值和协方差。

我必须为means18 个维度中的每一个进行计算吗？如果是这样，那会是componentWeights什么？

如果我在某处不清楚，请纠正。谢谢。

Answer 1

你必须运行EM 算法，它会估计高斯参数。或者你可以 MAP-adapt 现有的 GMM，MAP 适应需要的数据比训练少，但需要预训练的 GMM 模型。

有很多实现，例如here。