基于GMM的一维时序数据平滑算法
本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。
假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。例如，给定一小时的流，管道预测前10分钟是前景(我们感兴趣的人说话)，然后接下来的20分钟是背景(其他人或没有人说话)，然后接下来的20分钟是前景段，最后10分钟属于背景段。
https://avoid.overfit.cn/post/e1ce23b66fb14e58ac1509f03c27dd93
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2022-05-30 在没有训练数据的情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集