ガウス分布

US10657376
the function G is a Gaussian centered at y, and the weight term is λ. 
関数Ｇは、ｙを中心とするガウス分布であって、加重項は、λである。

US9025208
A function w is then defined as 1-G(mean(Np ),8) where G is a Gaussian, centered around the mean of Np , with a variance of 8 gray levels. 
次いで、関数ｗが、１－Ｇ（mean（Ｎ_ｐ），８）として定義され、ここで、Ｇは、８階調レベルの分散でＮ_ｐの平均値を中心とするガウス分布である。

US7539617
[0025] This representation is defined by a weighted sum of M Gaussians according to the equations:

[0026]   { ⁢ p ⁡ ( x | λ ) = ∑ i = 1 M ⁢ α i ⁢ b i ⁡ ( x ) ⁢ ( 1 ) ⁢ b i ⁡ ( x ) = 1 ( 2 ⁢ π ) D / 2 ·  ∑ i  1 / 2 × exp [ - 1 2 ⁢   t ⁢ ( x - μ i ) ⁢ ∑ i - 1 ⁢ ( x - μ i ) ] ⁢ ( 2 ) ⁢ ⁢ ∑ i = 1 M ⁢ α i = 1 ⁢ ( 3 )    

この表現は、式
【００２２】
【数３】

【００２３】
によるM個のガウス分布の重み付け総和によって定義され、
in which:

[0027] D is the dimension of the acoustic space of the absolute GMM model;
ここで、
Dは、絶対GMMモデルの音響空間の次元であり、

[0028] x is an acoustic vector of dimension D, i.e. vector of the cepstral coefficients of a vocal signal sequence of the speaker λ in the absolute GMM model;
xは、D次元の音響ベクトル、すなわち、絶対GMMモデル内での話者λのある音声信号系列のケプストラル(cepstral)係数からなるベクトルであり、

[0029] M denotes the number of Gaussians of the absolute GMM model, generally a power of 2 lying between 16 and 1024;
Mは、絶対GMMモデルのガウス分布の個数を表し、一般に2の冪乗であって16と1024の間にあり、

[0030] bi (x) denotes, for i=1 to D, Gaussian densities, parameterized by a mean vector μi of dimension D and a covariance matrix Σi of dimension D×D; and
b_i(x)は、i=1からDまでとして、D次元の平均ベクトルμ_iおよびD×D型の共分散行列Σ_iをパラメータとするガウス分布を表し、

[0031] αi denotes, for i=1 to D, the weighting coefficients of the mixture of Gaussians in the absolute GMM model.
α_iは、i=1からDまでとして、絶対GMMモデル中のガウス混合分布の重み付け係数を表す。