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Subspace Gaussian Mixture Model : ウィキペディア英語版
Subspace Gaussian Mixture Model

Subspace Gaussian Mixture Model (SGMM) is an acoustic modeling approach in which all phonetic states share a common Gaussian Mixture Model structure, and the means and mixture weights vary in a subspace of the total parameter space.〔Povey, D : Burget, L. ; Agarwal, M. ; Akyazi, P. "Subspace Gaussian Mixture Models for speech recognition", IEEE, 2010, Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), 2010 IEEE International Conference on, pp. 4330 - 4333, doi:10.1109/ICASSP.2010.5495662〕
== References ==


抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
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