CD-DNN-HMM包含三个组成部分,一个深度神经网络dnn、一个隐马尔可夫模型hmm,以及一个状态先验概率分布prior。由于CD-DNN-HMM系统和GMM-HMM系统共享音素绑定结构,训练CD-DNN-HMM 的第一步就是使用训练数据训练一个GMM-HMM系统。因为DNN训练标注是由GMM-HMM系统采用维特比算法产生得到的,而且标注的质量会影响DNN系统的...
Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context dependent, CD),所以叫CD-DNN-HMM。在kaldi的nnet1中,特征提取用filterbank,每帧40维数据,默认取当前帧前后5帧加上当前帧共11帧作为输入,所以输入层维数是440(440 = 40*11)。同时默认有4个隐藏层,每层1024个网元,激活函数是sigmoid。今天我们看看网络的各种参数...
由于CD-DNN-HMM系统和GMM-HMM系统共享音素绑定结构,训练CD-DNN-HMM 的第一步就是使用训练数据训练一个GMM-HMM系统。因为DNN训练标注是由GMM-HMM系统采用维特... 我们可以使用嵌入的维特比算法来训练CD-DNN-HMM,主要的步骤总结见下表。 CD-DNN-HMM包含三个组成部分,一个深度神经网络dnn、一个隐马尔可夫模型hmm,...
DNN和GMM的区别是:在CD-DNN-HMM中,对所有状态s,只训练一个完整的DNN来估计状态的后验概率p(qt=s|Xt),而GMM是使用多个不同的GMM分别对每一个状态建模。 2.用CD-DNN-HMM解码 解码使用贝叶斯公式: p(w)是语言模型(LM)概率, p(x|w)是声学模型(AM)概率...
Chen, XinPearson Knowledge TechnolSpringer USJournal of Signal Processing SystemsT. Zhao, Y. X. Zhao and X. Chen, Ensemble acoustic modeling for CD-DNN-HMM using random forests of phonetic decision trees, Journal of Signal Processing Systems for Signal Image and Video Technology, vol.82, no....
this website Scene geometry processing, path trajectory generation, spatial sampling for diffraction modeling, and a small deep neural network (DNN) to produce the final response for each path are all components of this method. GPU acceleration is employed throughout the method, leveraging NVIDIA ...
We are currently working towards integrating DNN-HMM for speech recognition and machine translation.Quick installationSpeechBrain is constantly evolving. New features, tutorials, and documentation will appear over time. SpeechBrain can be installed via PyPI to rapidly use the standard library. Moreover, ...
Improving low-resource CD-DNN-HMM using dropout and multilingual DNN training(2013), Yajie Miao et al. [pdf] Improvements to deep convolutional neural networks for LVCSR(2013), Tara N. Sainath et al. [pdf] Machine Learning Paradigms for Speech Recognition: An Overview(20...
(2) 隐马尔可夫模型(HMM):将语音信号看作一个隐马尔可夫过程,通过状态转移概率、观测概率和初始状态概率描述语音信号。 (3) 深度神经网络(DNN):利用深度学习技术构建声学模型,具有很高的识别精度。 2.3 2.3.1 引言 是语音识别系统中对输入语音进行理解的依据。本节将介绍的基本概念和常用模型。 2.3.2 常用 (1)...
description={DNN}, sort={DNN}, } \newglossaryentry{end_to_end} { name=端到端的, description={end-to-end}, sort={end-to-end}, } \newglossaryentry{structured_probabilistic_models} { name=结构化概率模型, description={structured probabilistic model}, sort={structured probabilistic model}, }...