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)...
3. 总结 本节内容讲述了神经网络的一些基本点和基本思想,同时也阐述了DNN-HMM语音识别系统及其流程,应同上一节的GMM-HMM语音识别系统放在一起进行对比学习,课下要复习好这两节的内容,非常重要。 4. 作业代码 待完善
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…
特征提取完毕就是声学模型的事情。通常需要大量的数据来训练我们的声学模型。这样,我们最后的识别率才是理想。这步就是用马尔科夫模型的过程。具体的细节我暂时也写不清楚。我贴一个图,希望对你理解有好处。 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...
HMM是一种统计模型,用于描述一个隐藏的马尔可夫过程,其中观测序列是通过隐藏状态生成的。在语音识别中,HMM用于描述语音信号的时间动态特性,它将语音信号分成若干个帧,每一帧对应一个状态,通过状态转移概率和观测概率来生成语音信号。HMM模型的优点是简单易实现,适用于短时平稳的语音信号。然而,HMM模型的缺点是对于非...
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...
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
基于DNN-HMM的语音识别技术 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...
对于每一个音素HMM,它通常由5个状态组成,其中第一个和最后一个状态没有实际意义,中间三个状态分别代表着音素开始阶段、音素稳定阶段和音素结束阶段,如下图所示。 3. 学习算法 以上展示了在训练好GMM-HMM模型之后,如何对语音信号进行识别,那么GMM-HMM模型的训练过程又是怎么样的呢?
当前,DNN-HMM语音识别模型的说话人自适应主要有以下两种方式:基于批量归一化的方法和基于区分性训练的方法。 基于批量归一化的方法,可以通过对输入序列进行层内归一化和层间归一化,来减小模型对于不同说话人间的shift变化过度依赖的风险,从而逐步学习出新的说话人自适应模型。基于区分性训练的方法则可以引入辨别性特征,...