因此,求取后验概率的最大值可以通过求取P(X/θi) 获得,这样,辨认该语音属于语音库中的哪一个说话人可以表示为: 11.4.2 GMM概述 高斯混合模型是单一高斯机率密度函数的延伸,能够平滑地近似任意形状的密度分布,常被用在语音、图像识别等。 高斯密度函数估计是一种参数化模型。在聚类问题中,根据高斯概率密度函数...
本文将从特征层和决策层分别进行信息融合:在特征层上,分别提取每帧语音信号的16维LPCC和13维MFCC特征参数,并融合成29维特征进行语种识别实验。在决策层上,首先分别采用GMM模型和HMM模型进行分类,然后考虑到GMM和HMM输出结果的特点,即均对某一语音信号属于各语种的似然得分,故采用并联型的决策融合。具体方法: 1)分别...
对于声纹识别的技术发展历程,我们可以按照两个维度来看,一是特征域,二是模型域,每个域的发展都经历了非常漫长的过程。 现在比较多的模型是GMM—UBM,它将GMM(高斯混合模型)和UBM(通用背景模型)放到一起来进行说话人识别,提高了准确率。 说话人识别技术经历的很多发展基本很多都是利用了一个概念,即Supervector(超向...
基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别MATLAB代码。基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的说话人识别技术是一种模式识别方法,它通过构建说话人的语音特征的统计模型来实现个体识别。GMM能够捕捉语音信号的多模态特性,通过混合多个高斯分布来近似复杂的概率密度函数。在说话人识别中,GMM用于建模说话人的独特语音特征...
X,y_true=make_blobs(n_samples=400,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)#X = X[:, ::-1] #交换列是为了方便画图gmm=GaussianMixture(n_components=4).fit(X)labels=gmm.predict(X)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=labels,s=40,cmap='viridis');plt.show()...
20世纪90年代以来,尤其是 D. 雷诺兹(Douglas. A. Reynolds, 美国)对高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)做了详细介绍后,基于最大似然的概率统计模型 GMM,以其优异的识别性能、简单灵活的模型结构和出众的鲁棒性,迅速成为了文本无关声纹识别中的主流技术,将声纹识...
Kaldi是使用C++语言编写的语音识别工具,是约翰霍普金斯大学在2009年开发的基于Apache协议的开源软件,重点应用于子空间高斯混合模型(SGMM)建模。 语音合成 MARY是用Java语言开发的多语言语音合成平台,是德国人工智能研究中心在2014年开发的基于MIT协议的...
语音识别技术的研究进展 有了前端处理以后,反馈回来的信息会加到训练语音识别模型,语音识别主要是建立一个声学参数到发音单元的映射模型或者叫判别模型,现在的方法从传统的GMM-HMM模型到DNN-HMM混合模型,再到最新的端到端的CTC相关的。语音信号经过特征提取得到声学特征,再通过声学特征训练得到声学模型,声学模型结合语言...
90年代是语音识别基本成熟的时期,主流的高斯混合模型GMM-HMM框架逐渐趋于稳定,但识别效果与真正实用还有一定距离,语音识别研究的进展也逐渐趋缓。 由于80年代末、90年代初神经网络技术的热潮,神经网络技术也被用于语音识别,提出了多层感知器-隐马尔科夫模型(MLP-HMM)混合模型。但是性能上无法超越GMM-HMM框架。