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基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力
语音压缩
8 K
60 次下载
2014-01-02
资源详细信息
文件格式
RAR
文件大小
8 K
资源分类
语音压缩
上传者
xulei147
发布时间
2014-01-02 09:24
下载统计
60
次
所需积分
2 积分
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力 - 资源详细说明
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力,快速的学习能力,易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础,已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点,还具有许多GMM没有的优点,如强鲁棒性,需要更少的训练语料,可以和其他网络其他理论无缝整合等。
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力 - 源码文件列表
本资源包含 7 个源码文件
支持在线预览,点击文件名即可查看
1
melbankm.m
查看源码
2
testpnn.m
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3
mfcc.m
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4
vad.m
查看源码
5
enframe.m
查看源码
6
demopnn1.m
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7
testpnn.asv
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