高斯混合模型造句

• 我们详细研究了两种方法的优缺点及其产生原因，在所提出的这种混合映射算法中，将两种方法的优缺点进行互补，使用码本映射方法构建细节特征来补偿高斯混合模型产生的过平滑现象，实验证明，该方法有效地克服了过平滑现象，并且同时还提高了频谱转换的精确度。
• 前面已经提到，上述两个方法各有优缺点，码本映射的方法直接使用目标说话人的语音段，转换后的语音在听感上基本等同于目标说话人，但在相邻语音段之间可能会引入不连续现象;而基于高斯混合模型的方法，在估计f(x)过程中可能忽视了很多细节信息，导致转换后的语音具有过平滑现象。
• (7)对基于粒子滤波的运动对象跟踪、基于高斯混合模型的自适应区域检测、基于统计模型的监督场景分类和基于线形判别的无监督场景分类等一系列视频分析技术进行了研究，提出基于对象、场景和事件三层次表示的视频分析方法，实现了面向个性化多媒体视频服务的体育视频分析原型系统。