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 2、DNN-HMM步骤:...
对DNN首先进行无监督的预训练,然后进行有监督的调整是DNN-HMM声学模型能够成功应用于语音识别任务,并在性能上超越GMM-HMM的主要原因之一。无监督预训练避免了有监督训练时常常过拟合与泛化能力很差的局部极值点的问题,而逐层的贪婪训练弥补了梯度消失问题带来的影响。然而深度学习技术发展迅猛,从今年的研究进展看,预训...
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...
dnn-hmmspeaker-identification UpdatedMar 14, 2023 Python A Kaldi recipe for training a hybrid DNN-HMM speech recognition model speech-recognitionkaldiasrdnn-hmm UpdatedSep 29, 2024 Shell Implementation of Neural Networks in Theano for MNIST and AN4 dataset ...
DNN-HMM不需要对声学特征所服从的分布进行假设,使用的特征是FBank,这个特征保持着相关性。 DNN的输入可以采用连续的拼接帧,因而可以更好地利用上下文的信息。 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。 DNN输出向量的维度对应HMM中状态的个数,通常每一维输出对应一个绑定的triphone状态。
Class 6 基于DNN-HMM的语音识别系统 GMM-HMM语音识别系统 建模训练 对于每一个语音序列先进行特征提取,得到每一个特征序列,再通过HMM-GMM建模。 对于每个状态有一个GMM模型,对于每个词有一个HMM模型,当一段语音输入后,根据Viterbi算法得到一个序列在GMM-HMM上的概率,然后通过Viterbi回溯得到每帧属于HMM的哪个状态(...
DNN-HMM 模型的主要训练步骤如下:首先训练一个状态共享的三音素 GMM-HMM 汉语识别系统,使用决策树来决定如何共享状态。设训练完成的系统为 gmm-hmm。 用步骤 1 得到的 gmm-hmm 初始化一个新隐马尔可夫模型(包括转移概率,观测概率,隐马尔可夫模型的状态),并生成一个 DNN-HMM 模型,设该模型为 dnn-hmm1。 预...
1. DNN-HMM语音识别系统 2. 深度神经网络 前馈神经网络FNN 卷积神经网络CNN CNN TDNN 循环神经网络RNN LSTM 混合神经网络 3. 总结 4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上,加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示:...
DnCNN模型结构图例子 dnn hmm模型 隐含马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。
从GMM-HMM到DNN-HMM NLP 服务编程算法语音识别qt 首先,如下图所示是一个常见的语音识别框架图,语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成,分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。这里我们要探讨的GMM-HMM模型属于其中的声学模型。