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:...
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...
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(...
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。
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。
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。 预训练 dnn-hmm1 系统中的深度神经网络,得到的深度神经网络为ptdnn。 使用gmm-hmm 系统对语音训练数据作排列(即求出训练数据对应哪个隐马尔可夫模型中的状态...
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...,DNN估计输入特征的观测概率。在给定声学观察特征的条件下,用DNN的每个输出节点来估计连续密度HMM的某个状态的后验概率。 早期对上下文相关(音素状态绑定)的后验概率建模为: 或 Xt是t时刻的声学观察 ...
随着语音识别技术越来越热,声学模型的训练方法也越来越多,各种组合和变化也是层出不穷,而随着深度学习的兴起,使用了接近30年的语音识别声学模型HMM(隐马尔科夫模型)逐渐被DNN(深度神经网络)所替代,模型精度也有了突飞猛进的变化,其中声学模型模型结构经历了从经典的GMM-HMM,到DNN-HMM,再到DNN+CTC的转变,本文列出了...
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:...
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 ...