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在语音识别领域,高斯混合模型(GMM)被广泛应用。本文中,我们通过使用基于EM算法的GMM模型建立,研究在不同噪声环境下GMM模型的韵律性能。为了模拟不同的声音环境,我们使用了多种噪声类型,如白噪声、粉红噪声和棕色噪声。结果表明,在不同的噪声环境下,GMM模型的性能略有差异。此外,我们发现在某些噪声环境下,GMM模型的性能得到了显著提高,这一发现对于语音识别算法的改进具有重要意义。