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。
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。
其中状态序列使用HMM进行建模,相关原理介绍详见《隐马尔科夫模型(HMM),一个不可被忽视的统计学习模型||语音识别中的HMM》,而输出概率使用高斯混合模型GMM建模,如下图所示: GMM-HMM声学模型在一段时间内统治了语音识别领域,但任何方法都有自身的局限性,GMM-HMM也不例外,具体如下: •优点:GMM训练速度快,声学模型...
HMM的某个状态的观察状态概率由某一个GMM或DNN的某一个输出节点决定；两者最主要的差别是利用了 DNN ...
解码原理(基于最大后验概率MAP) 假设我们有一段语音XX(通常是提取的特征),要得...)p(X)W¯=argmaxWp(W,X)p(X)=argmaxWp(X|W)p(W)p(X)p(X)p(X)表示声学观测序列的概率,不管选择解码空间中的哪一条路径,一段语音发出来后p kaldi部分训练方法DNN-HMM模型...
传统的模型训练还是比较繁琐,而且特别依赖HMM这套架构体系。真正脱离HMM的是CTC。CTC在一开始是由Hinton的博士生Grave发现的。CTC框架虽然在学习传统的HMM,但是抛弃了HMM中一些复杂的东西。CTC从原理上就解释的比HMM好,因为强制对齐的问题是会存在不确定因素或者状态边界有时是分不清楚的,但HMM必须要求分一个出来。
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。1GMM-HMM与DNN-HMM对比DNN-HMM用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。GMM对HMM中的后验概率的估计需要数据发布假设,同一帧元素之间需要相互独立,因此GMM-HMM使用的特征是MFCC,这个特征已经做了去相关性处理。DNN-HMM不...
基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示,与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比,唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点:DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设;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;DNN的训练过程可以采用随机优化...