就是微软的那篇12年的trans论文 CD-DNN-HMM的paper里的公式（14） [图片] 我怎么觉得应该是 p(x/w) = sum( p(x…其实个人感觉应该是拆解成∑qp(x|q,w)p(q|w)，q即HMM的状态 我也不懂，有没有谁解答一下啊
在许多大词汇连续语音识别任务中,CD-DNN-HMM比GMM-HMM表现更好,因此,了解哪些模块或者过程对此做了贡献是很重要的。本节将会讨论哪些决策会影响识别准确度。特别地,我们会在实验上比较以下几种决策的表现差别:单音素对齐和三音素对齐、单音素状态集和三音素状态集、使用浅层和深层神经网络、调整HMM的转移概率或是不...
其实个人感觉应该是拆解成∑qp(x|q,w)p(q|w)，q即HMM的状态
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系统的性能。因此,训练一个好的GMM-HMM系统作为初始模型就非常重要。 一旦训练好GMM-HMM模型hmm0,我们就可以创建...
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系统的性能。因此,训练一个好的GMM-HMM系统作为初始模型就非常重要。
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...
在基于DNN-HMM的语音识别中,DNN的作用跟GMM是一样的,即它是取代GMM的,具体作用是算特征值对每个三音素状态的概率,算出来哪个最大这个特征值就对应哪个状态。只不过以前是用GMM算的,现在用DNN算了。这是典型的多分类问题,所以输出层用的**函数是softmax,损失函数用的是cross entropy(交叉熵)。不用均方差做损失...
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...
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大会邀请了吾守尔·斯拉木院士、孙茂松教授、宗成庆研究员、穗志方教授、刘群教授、周园春研究员等国内知名学者做特邀报告,面向青年学者举行7场专题学术论文报告,同时就第二届少数民族语言分词技术评测工作进行学术交流和专题讨论。大会将通过丰富...