targets_mapping[x] = idefplot_loss(avg_loss, filename): fig = plt.figure(figsize=(20,10)) plt.plot(avg_loss) plt.xlabel('epochs') plt.ylabel('loss') plt.savefig(filename) plt.show()#定义一个Layer类,具有前向,后向,设置学习率,更新的方法classLayer(object):defforward(self,input):''...
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: ...
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图1中,使用DNN作为声学模型中观察概率的建模方式,DNN在其中所起的作用是将观察到的声学特征(如MFCC特征序列构成的输入矩阵)映射到HMM框架中的观察概率,其中为DNN模型结构中M层各自的参数矩阵,维度通常达到512及以上。在逐层计算过程中,主要是矩阵-矩阵相乘运算:Y = WX + B,其中W为参数矩阵,X为输入矩阵,B为偏置...
一、GMM-HMM/DNN-HMM GMM-HMM 先从GMM-HMM开始说,GMM-HMM基本使用HTK或者Kaldi进行开发。在2010年之前,整个语音识别领域都是在GMM-HMM里做一些文章,如图一所示。 图一GMM-HMM框架 我们的语音通过特征提取后,利用混合高斯模(GMM)来对特征进行建模。这里的建模单元是cd-states,cd-states的具体生成方法如图二所示。
Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context dependent, CD),所以叫CD-DNN-HMM。在kaldi的nnet1中,特征提取用filterbank,每帧40维数据,默认取当前帧前后5帧加上当前帧共11帧作为输入,所以输入层维数是440(440 = 40*11)。同时默认有4个隐藏层,每层1024个网元,激活函数是sigmoid。今天我们看看网络的各种...
本文通过简单kaldi源码,分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型,以训练好的mono模型为例,对模型进行维特比alignement(对齐),该部分主要完成了每个语音文件的帧到 transition-id 的映射。 不妨查看对齐后的结果: ...
最终由调用该部分代码的/steps/nnet/train_scheduler.sh指定最大迭代次数max_iters或accept训练的模型, accepting: the loss was better, or we had fixed learn-rate, or we had fixed epoch-number 小结 在进行DNN训练前: 训练GMM-HMM模型,聚类,并得到音素(或状态)的后验。
本文通过简单kaldi源码,分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型,以训练好的mono模型为例,对模型进行维特比alignement(对齐),该部分主要完成了每个语音文件的帧到 transition-id 的映射。 不妨查看对齐后的结果: ...
本文通过简单kaldi源码,分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型,以训练好的mono模型为例,对模型进行维特比alignement(对齐),该部分主要完成了每个语音文件的帧到 transition-id 的映射。 不妨查看对齐后的结果: ...