出现这种趋势的原因,首先是计算能力的不断提升,通用GPU等高计算能力设备的发展,使得训练更复杂、更强大的声学模型(Acoustic Model, AM)变得可能,高性能的嵌入式处理器的出现,使得语音识别的终端应用变得可能;其次,借助近乎无处不在的互联网和不断发展的云计算,我们可以得到了海量的语音数据资源,真实场景的数据使得...
声学模型——特征提取MFCCs 技术标签:声学模型 人类的听觉器官通过频域而不是波形来辨认声音; 我们以帧为单位,依据听觉感知机理,按需调整声音片段频谱中各个成分的幅值,并将其参数化,得到适合表示语音信号特性的向量,这就是声学特征。 梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs)是最常见的声学特征,其...
声学模型试验的原理主要依赖物理学的相似原理进行，其核心在于确保模型试验结果与实际声场具有相似的特性。具体原理如下：几何尺寸与边界条件的相似性：模型的几何尺寸需与实际声场的比例为1/n，同时保持与实际声场相同的边界条件。这样可以确保模型与实际环境在物理空间上具有对应关系。频率与时间的相似性：在...
语音信号经过前端信号处理、端点检测等处理后,逐帧提取语音特征,传统的特征类型包括MFCC、PLP、FBANK等特征,提取好的特征送至解码器,在声学模型、语言模型以及发音词典的共同指导下,找到最为匹配的词序列作为识别结果输出,整体流程请见图3。识别的公式如图4所示,可见声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率;语言模型主...
语音识别之GMM-HMM模型(一):语音识别简介与混合高斯模型-GMM 模型学习词与词间的相互关系,来评估序列的可能性。解码搜索对给定特征向量序列和若干假设次序列计算声学模型和语言模型分数,并输出得分最高的结果。声学模型的两个主要问题为特征向量序列可编程和音频信号的丰富...系统连接其他三个系统并完成与实际场景的沟...
Tacotron中使用的Attention机制能够隐式的进行语音声学参数序列与文本语言特征序列的隐式对齐,但是由于Tacotron中使用的Attention机制没有添加任何的约束,导致模型在训练的时候可能会出现错误对齐的现象,使得合成出的语音出现部分发音段发音不清晰、漏读、重复、无法结束还有误读等问题。
声学模型和语言模型是语音识别和自然语言处理中的两个重要概念,它们在处理语音数据时扮演着不同的角色。 声学模型是一种将声音特征转换为音素或字符的模型,它的主要任务是进行声音的识别和分类。声学模型利用特征提取技术,将声音信号转换为声学特征向量,如MFCC或LPC等,然后通过模式识别算法,如分类器或回归器,将声学特征...
1.一种声学模型的训练方法,其特征在于,包括: 2.根据权利要求1所述的声学模型的训练方法,其特征在于,所述深度神经网络包括:输入层、隐层和输出层; 3.根据权利要求1所述的声学模型的训练方法,其特征在于,所述深度神经网络中的激活函数包括:relu激活函数。
声学模型是一种将语音信号转化为文字的模型。它在语音识别系统中起着至关重要的作用。声学模型的输入是一段语音信号，输出是对应的文字。在实际应用中，声学模型常常使用深度学习方法来训练。深度学习模型通过多层神经网络学习输入和输出的关系，可以更好地捕捉语音信号中的特征。声学模型的训练数据通常是配对的语音信号和...