Un procédé d'analyse paramétrique utilise un modèle de mélange gaussien.

les méthodes statistiques comme par exemple le modèle de mixture gaussienne ;

Notez que l`utilisation d`un mélange gaussien bayésien variationnel évite la spécification du nombre de composants pour un modèle de mélange gaussien.

Un modèle vocal (tel qu'un Modèle de Mélange Gaussien ou un Modèle de Markov Caché) peut faire l'objet d'un apprentissage sur la base de données associées au regroupement prédominant.

Dans d'autres modes de réalisation, le modèle multimodal est un modèle de mélange Gaussien et on obtient une pluralité de fonctions sigmoïdes correspondant à ce modèle multimodal.

Un modèle de mélange gaussien est un modèle probabiliste qui suppose que tous les points de données sont générés à partir d`un mélange d`un nombre fini de distributions gaussiennes avec des paramètres inconnus.

La présente invention concerne des systèmes et procédés pour l'exécution d'alignement mou dans des transformations à base de modèle de mélange gaussien et d'autres transformations de vecteurs.

Ledit évènement déclencheur stocke les informations acoustiques, joint des métadonnées, crée un modèle de mélange gaussien et mesure le niveau de pression sonore.

Nous avons considéré une méthode non supervisée basée sur un modèle gaussien multivarié.

Le module de formation est configuré afin de former un modèle de mélange gaussien (GMM) utilisant des données sources de formation et des données cibles de formation.

Un modèle de mélange gaussien est un modèle probabiliste qui suppose que tous les points de données sont générés à partir d`un mélange d`un nombre fini de distributions gaussiennes avec des paramètres inconnus.

Une méthode Gaussianmelange. fit est fournie qui apprend un modèle de mélange gaussien à partir des données de train.

Une méthode Gaussianmelange. fit est fournie qui apprend un modèle de mélange gaussien à partir des données de train.

Ce modèle dépendant du locuteur est représenté par un modèle de mélanges de gaussiennes dépendant du locuteur qui est obtenu à partir de matrices de transformation linéaire associées avec les mélanges correspondants dans le modèle indépendant du locuteur.

Dans des modes de réalisation préférés, le FSSM est un modèle de Markov caché (HMM) qui, dans certains cas dépendant de la caractéristique du signal, peut être réduit à un modèle de mélange de gaussiennes (GMM).