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: (1)...
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,本文列出了其中的常见模型,权当是一篇导读性质的文章,供大家学习时参考。
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...
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:...
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…
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(...
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 ...
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。
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 ...