sklearn GMM 更新

SKlearn GMM（高斯混合模型）的更新可以通过fit方法来实现。具体地说，可以使用sklearn.mixture.GaussianMixture类的fit方法来拟合训练数据并更新模型参数。

例如，假设我们有一个名为gmm的GaussianMixture对象，我们可以使用以下代码来更新模型参数：
gmm.fit(X)

其中，X是训练数据，可以是MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取后的数字语音数据。通过调用fit方法，GMM模型将根据提供的训练数据进行参数更新。

需要注意的是，GMM模型的参数更新可能需要调整一些超参数，如n_components（模型中的混合组件数量）、covariance_type（协方差类型）等。可以根据具体的任务需求进行相应的调整。

总结起来，要更新sklearn GMM模型的参数，你需要使用fit方法并提供训练数据。根据具体任务需求，可能需要调整一些超参数。