摘 要：该文提出了一种嵌入自联想神经网络的高斯混合模型，它充分利用了神经网络和高斯混合模型各自的优点，
以最大似然概率(ML)为准则，把它们作为一个整体来进行训练。训练过程中，高斯混合模型和神经网络的参数交
替更新。由于神经网络起到了“数据整形”的作用，因而提高了类内数据的相似性。实验结果表明，采用该文提出
的模型在各种信噪比情况下的识别率都比基线系统有所提高，最高能达到19%。
资源简介：用C＋＋实现的高斯混合模型的算法类，方差矩阵是对角矩阵
上传时间： 2015-04-05
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