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11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验
11.2 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别实验
于 2021-07-31 发布
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用LMS,LSL算法估计2阶线性预测模型参数-实验报告.docx
【实例简介】 预测信号由二阶线性预测模型产生, .其中,是均值为零,方差为1的高斯白噪声序列,a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2 一.实验目的 1.预测信号由二阶线性预测模型产生,.其中,是均值为零,方差为1的高斯白噪声序列,a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2; 2.利用LMS算法和RLS算法将一个叠加有噪声的信号实现噪声消除,恢复原始信号。
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