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...
kaldi中CD-DNN-HMM网络参数更新公式手写推导 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,所以输出层用的激活函数是softmax,损失函数用的...
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...
T. 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.2, pp.187-196, 2016....
Ensemble Acoustic Modeling for CD-DNN-HMM Using Random Forests of Phonetic Decision Treesdoi:10.1007/s11265-015-1001-9Tuo ZhaoYunxin ZhaoXin Chen