檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "資訊工程系".dept (精準) and ckeyword.raw="高斯混合模型"
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本論文的目標在於分辨輸入的聲音片段屬於歌唱聲(含有歌聲)或是樂器聲(不含歌聲)，研究焦點放於組合不同種類之特徵係數以找出最具有識別效果之特徵向量，在此採用的特徵係數包括梅爾倒頻譜係數、基週偵測特徵係…
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本論文嘗試結合HMM頻譜模型與GMM音色轉換模型，以建造一個具有歌者音色轉換功能之國語歌聲合成系統。在頻譜係數的分析上，我們使用STRAIGHT來求得較準確的頻譜包絡及音高資訊，然後將各音框的頻譜包…
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筆跡辨識是生物特徵辨識技術中的一種，在鑑識科學方面經常使用這項技術。但與生理特徵相比，行為特徵容易受到內在或外在因素所影響，若未能在自然情況下取得書寫者的筆跡，則鑑識的可信度必定會有所降低，並且隨著…
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本論文研究了組合式之語音轉換方法來強化以GMM為基礎之語音轉換功能，這種組合式方法包含了PPM聲學語言模型(ALM)、目標音框挑選(TFS)與全域變異數(GV)匹配等處理步驟，我們實作了兩個組合式語…
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高斯混合模型和隱藏式馬可夫模型常用來估計資料的隱藏狀態。高斯模型假設資料間的獨立性而馬可夫模型容許時間序列資料間存在馬可夫的關係。但是馬可夫模型假設下隱藏狀態的估計需要有效的演算，譬如 EM 演算法…
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在即時系統之中，中央處理器(CPU)的時脈通常不高，如果以高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)做為前景偵測的核心時，CPU的能力將會是一個關鍵。本論文研究以GMM為…
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高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)常被用在各種智慧型監控系統中來分離出前景與背景。此方法雖然能有效偵測出移動中之前景，但是，若移動目標物停留在畫面上過久則會被吸收成為背景的…