一文详解 DNN 在声学应用中的模型训练 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: $ copy-int...
kaldi部分训练方法DNN-HMM模型 每个输出节点来估计连续密度HMM的某个状态的后验概率。在Kaldi中,该模型的整体输入是fbank特征,而后DNN对所有聚类后的状态(如状态绑定后的三音素)的似然度进行建模,得到后验概率。再结合HMM...|qt) 传统的GMM-HMM模型中,我们使用GMM对声学模型进行建模,它是一个生成模型,可以直接生成...
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: $ copy-int-vector "ark:gunzip -c ali.1.gz|" ark,t:- | head -n 1 speaker001_00003 4 1 1 1 1 1 ...
训练时,为了得到每一帧语音在DNN上的目标输出值(标准值),需要通过事先训练好的GMM-HMM识别系统在训练语料上进行强制对齐。即要训练一个DNN-HMM声学模型,首先需要训练一个GMM-HMM声学模型,并通过基于Viterbi算法的强制对其方法给每个语音帧打上一个HMM状态标签,然后以此状态标签,训练一个基于DNN训练算法的DNN模型。最...
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: ...
用DNN深度神经网络代替GMM高斯混合模型,实现对蒙古语声学状态的后验概率进行估算。在给定蒙古语声学特征序列的情况下,首先由DNN模型用来估算当前特征属于HMM状态的概率,然后用HMM模型描述蒙古语语音信号的动态变化,捕捉蒙古语语音信息的时序状态信息。 蒙古语声学模型中DNN网络的训练分为预训练和调优两个阶段。 在DNN网络...
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。
kaldi部分训练方法DNN-HMM模型 每个输出节点来估计连续密度HMM的某个状态的后验概率。在Kaldi中,该模型的整体输入是fbank特征,而后DNN对所有聚类后的状态(如状态绑定后的三音素)的似然度进行建模,得到后验概率。再结合HMM...|qt) 传统的GMM-HMM模型中,我们使用GMM对声学模型进行建模,它是一个生成模型,可以直接生成...
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...
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。 随着深度学习的崛起,研究人员将其逐步应用于语音识别中。 最开始便是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。 1 GMM-HMM与DNN-HMM对比