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深入解析语音识别中的关键技术：GMM、HMM、DNN和语言模型在现代语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）系统中，我们常常需要处理大量复杂的语音信号，以准确地将语音转换为文字。要实现这一目标，ASR系统借助了一系列关键技术，包括高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）和语言模型（LM）。本文将深入分析这些技术的原理、应用场景，并举例说明它们在语音识别中的实际应用。

机器学习之心

数据生成 | Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成1.Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成，运行环境Matlab2021b及以上； 2.Gaussian 混合模型 (GMM) 分布用于生成合成数据，K 均值聚类用于提取分类任务的标签，SVM 用作分类器； 3.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率，同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率；命令窗口输出 Augmented Train SVM “99.075” Augmented Test SVM"94.6667"

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第61期】基于MATLAB的GMM高斯混合模型回归数据预测后台私信回复“61期”即可获取下载链接。