Java KMeansClustering初始化

我有个问题。我正在使用comirva软件包进行语音识别。我从音频文件中提取了MFCC系数。这次手术后我不知道如何才能继续。我学到了在MFCC之后必须使用comirva.audio.util.kmeans.KMeansClustering类。然后必须使用comirva.audio.util.gmm.GaussianComponent类。但我不知道如何初始化KMeansClustering类，然后是GaussianComponent类，然后必须做什么。请你有什么想法，帮帮我。

我不知道具体的图书馆。但是为了初始化kmeans的中心，有几种方法。最常见的是：

• 数据范围内的随机位置
• 随机数据点

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第一种方法通常更容易实现。对于第二种情况，您必须创建数据样本索引的随机排列

我不知道那个特定的库。但是为了初始化kmeans的中心，有几种方法。最常见的是：

• 数据范围内的随机位置
• 随机数据点

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第一种方法通常更容易实现。对于第二种情况，您必须创建数据样本索引的随机排列

u将MFCC系数转换为点列表（comirva中的一个类），然后创建k均值聚类（nCluster，pointList）； 运行它：kmeans.run（）

然后，要创建高斯分量u，可以执行以下操作： gc=新的高斯分量（kmeans.getWeight（ClusterIndex）、kmeans.getMean（ClusterIndex）、kmeans.getDiagCova.）

如果你想直接创建一个GMM，你可以：

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gmm=新高斯混合（kmeans.getWeights，kmeans.getMeans…）

u将MFCC系数转换为点列表（comirva中的一个类），然后创建k均值聚类（nCluster，pointList）； 运行它：kmeans.run（）

然后，要创建高斯分量u，可以执行以下操作： gc=新的高斯分量（kmeans.getWeight（ClusterIndex）、kmeans.getMean（ClusterIndex）、kmeans.getDiagCova.）

如果你想直接创建一个GMM，你可以：

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gmm=新高斯混合（kmeans.getWeights，kmeans.getMeans…）

让我问你一个问题@user492238 mfcc系数是音频的20X20特征矩阵，如何创建随机数据点。我不明白我对该功能矩阵有什么看法20x20矩阵描述的内容取决于创建该矩阵的应用程序。它可能是任何东西。因此，我建议尝试在产品文档中查找。让我问你一个问题@user492238 mfcc coverties是20X20音频特征矩阵，如何创建随机数据点。我不明白我对该功能矩阵有什么看法20x20矩阵描述的内容取决于创建该矩阵的应用程序。它可能是任何东西。因此，我建议尝试在产品文档中查找。