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高斯混合模型的矩估计量法
音频处理是数字信号处理 (DSP) 和机器学习最重要的应用领域之一。对声学环境进行建模是开发数字音频处理系统（例如：语音识别、语音增强、声学回声消除等）的重要步骤。声学环境中充满了背景噪音，这些噪音可能来自多个来源。例如，[…]The post The Method of Moments Estimator for Gaussian Mixture Models appeared first on Towards Data Science.
来源:走向数据科学音频处理是数字信号处理 (DSP) 和机器学习最重要的应用领域之一。对声学环境进行建模是开发数字音频处理系统（例如：语音识别、语音增强、声学回声消除等）的重要步骤。
音频处理声学环境中充满了背景噪音，这些噪音可能来自多个来源。例如，当您坐在咖啡店、走在街上或开车时，您会听到可以被视为干扰或背景噪音的声音。此类干扰不一定遵循相同的统计模型，因此，混合使用多种模型可以对它们进行建模。
这些统计模型还可用于将声学环境分为不同的类别，例如安静的礼堂（第 1 类）、窗户关闭的稍嘈杂的房间（第 2 类）和窗户打开的第三种选择（第 3 类）。在每种情况下，都可以使用噪声源的混合来建模背景噪声水平，每种噪声源的发生概率和声级都不同。
此类模型的另一个应用是模拟不同环境中的声学噪声，在此基础上，可以设计 DSP 和机器学习解决方案来解决实际音频系统中的特定声学问题，例如干扰消除、回声消除、语音识别、语音增强等。
在这种情况下有用的简单统计模型是高斯混合模型 (GMM)，其中假设每个不同的噪声源都遵循具有一定方差的特定高斯分布。 可以假设所有分布都具有零均值，同时对于此应用仍然足够准确，正如本文所示。
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