神经网络-隐马尔科夫模型(DNN-HMM)利用DNN的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理,在很多大规模任务中,其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。DNN:特征的学习能力,估计观察特征的概率,预测状态的后验概率。HMM:描述语音信号的序列变化,预测后面的序列。DNN-HMM语音识别声学信号使用HMM框架建模,每个状态的生成规律使用DNN
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…… 这些就是声学模型的全部了。
由于CD-DNN-HMM系统和GMM-HMM系统共享音素绑定结构,所以训练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...
GMM-HMM:给定MFCC特征X时,计算每一个状态产生x的概率p(x|a)、p(x|b)...,然后最大的概率就是其对应的状态 DNN-HMM:给定MFCC特征X时,直接计算x属于每一个状态的概率p(s|x),最大值就是对应的状态。 p(a)是训练集中每个状态出现的概率。
一、DNN-HMM GMM-HMM建模能力有限,无法准确的表征语音内部复杂的结构,所以识别率低;用DNN代替GMM来进行观察状态概率的输出,实现DNN-HMM声学模型框架,大大提高了识别率。 1、区别:GMM是生成模型,采用无监督学习,DNN是判别模型,采用有监督学习 HMM使用的特征是MFCC,DNN-HMM使用的特征是FBank ...
1 Introduction语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型 2 Problem Statement模型输入:语音信号(音频) X 文字内容: Y 模型输出:文字内容 \hat{Y} 使得 \hat{Y} = \matho…
总的来说,从传统的HMM模型到深度学习的DNN-RNN模型,语音识别技术框架的发展经历了不断的改进和创新。不同的模型架构在不同的应用场景中有着不同的表现,在实际应用中可以根据需求选择合适的模型架构。未来,随着人工智能技术的不断发展,相信语音识别技术框架还会继续发展和创新。
The latter property is also known as the Markovian conditional independence assumption of HMM based modeling. In this work, we cast HMM based ASR as a communication channel in which the acoustic model computes the state emission probabilities as the input of the channel and the channel outputs ...
GMM-HMM建模能力有限,无法准确的表征语音内部复杂的结构,所以识别率低。 随着深度学习的崛起,研究人员将其逐步应用于语音识别中。 最开始便是DNN代替了GMM来进行观察状态概率的输出,实现DNN-HMM声学模型框架,大大提高了识别率。 1 GMM-HMM与DNN-HMM对比
This can be useful when it is not easy to train a DNN–HMM system in conditions that are similar to the testing ones. Finally, the presented results on the use of uncertainty are very competitive with those published elsewhere using the same database as the one employed here....