会议论文《高斯混合模型的数据尺度可压缩参数学习算法》提出了一种针对高斯混合模型的高效参数学习方法。该方法通过引入数据尺度可压缩技术，有效降低了模型训练和推理过程中的计算与存储开销。研究在第十四届全国信号处理学术年会上发表，为大规模数据下的概率模型应用提供了新的思路。
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