2 HMM的三个主要问题 3 GMM-HMM模型的超参(列出主要的,可能需要通过交叉验证,或建模迭代来优化) 三、GMM-HMM语音识别模型的类型 1 根据训练集是否提供“人工标注的状态序列”,学习算法分为有监督学习和无监督学习。 2 根据语音单位不同,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语的音素为各种清音、辅音;中文...
在HMM框架下,我们假设状态序列是一个马尔可夫过程。为了推导出HMM,我简单地用带有发射模型的马尔可夫链来指定生成观察概率。或者我们可以把它看作是一个混合模型,其中的状态不再是独立产生的,而是一个马尔可夫过程。 图(左)显示了一个跨时间的HMM的结构。图(右)HMM用马尔可夫链的状态转移框架描述天气。在该图中,...
注意,这里用来代替GMM的Deep Nets模型要求是产生式模型,比如DBN,DBM等,因为在训练HMM-DL网络时,需要用到HMM的某个状态产生一个样本的概率。 六、GMM-HMM在具体实现起来还是相当复杂的。 七、一般涉及到时间序列时才会使用HMM,比如这里音频中的语音识别,视频中的行为识别等。如果我们用GMM-HMM对静态的图片分类,因为...
首先初始化对齐,平均分配帧给状态,可以得到初始GMM-HMM模型,利用初始模型和初始参数进行Viterbi解码,得到新的对齐。对齐后进行hard count。这里hard count 是HMM训练的E步,也是GMM训练的基础,GMM训练的数据就是count后得到的。 count后HMM可以进行M步得到转移概率,这就是模型中的A参数。GMM则在count基础上进行E步计算...
从零搭建——基于HMM-GMM的语音识别模型构建 HMM-GMM(Hidden Markov Model - Gaussian Mixture Model)是语音识别中的经典模型之一。它结合了隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的优点,用于建模语音信号的时间序列特性和观测值的概率分布。 原理 隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM, Hidden Markov Model)是...
HMM在语音识别中的应用主要是通过解码过程实现的。解码过程包括使用Viterbi算法等动态规划方法,找到最可能的音素序列,从而实现语音识别。具体来说,给定一段语音信号,HMM会根据输入的声学特征,通过计算不同状态序列的概率,找到最可能的状态序列,即对应的文本序列。 3. HMM的实际应用 HMM在语音识别领域的应用非常广泛。例...
一、每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM HMM 语音识别 语音识别 拟合 权值 GMM语音识别代码 hmm语音识别流程 1. 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统问题简化,我们考虑(0-9)数字识别。整体思路:训练阶段,对于每个词用不同的音频作为训练样本,构建一个生成模型P ( X ∣ W ) P(X|W),W是词,X是...
而在这背后,隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)作为传统语音识别技术的两大基石,发挥了至关重要的作用。本文将带您走进这两个模型的世界,解析它们在语音识别中的应用与实践。 隐马尔可夫模型(HMM) 定义与原理 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,用于描述一个隐藏的马尔可夫过程产生的观测...
GMM+HMM算法 语音识别就分为三步:第一步,把帧识别成状态(难点)。第二步,把状态组合成音素。第三步,把音素组合成单词。第一步可以当做gmm做的,后面都是hmm做的。 声学模型:描述一种语言的基本单位被称为音素Phoneme,例如BRYAN这个词就可以看做是由B, R, AY, AX, N五个音素构成的。英语中貌似有50多个音...
稍微说明一下:最下面的observation就是我们提取的特征。gmm-hmm就是把我们的特征用混合高斯模型区模拟,然后把均值和方差输入到hmm的模型里。 此外,dnn-hmm的模型图: 最后是dbn-hmm: 希望我寒假过来可以很好的解释这三个图,如果有人可以解释这三个图,欢迎和我联系,与我交流。谢谢…… ...