语言模型是用来计算一个句子出现概率的概率模型。它主要用于决定哪个词序列的可能性更大,或者在出现了几个词的情况下预测下一个即将出现的词语的内容。换一个说法说,语言模型是用来约束单词搜索的。它定义了哪些词能跟在上一个已经识别的词的后面(匹配是一个顺序的处理过程),这样就可以为匹配过程排除一些不可能的单...
所谓激活函数,就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。 损失函数可以衡量模型预测的好坏。 梯度下降是机器学习中的常用算法,通过不断迭代计算函数的梯度,判断该点的某一方向和目标之间的距离,最终求得最小的损失函数和相关参数,为建立线性模型提供支持。在NN中为了更好...
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...
1. Tandem Tandem的方法类似 word embedding,首先训练一个DNN,然后使用DNN对特征帧序列进行加工,使输入GMM+HMM的特征能够更好的表达语音信息的特征;在识别时可以只提取DNN的瓶颈层输出(bottleneck layer);DNN可以换成LSTM、CNN等网络,原理上是相同的。 2. 令DNN取代GMM+HMM中的GMM 训练一个GMM+HMM的语音识别模型,...
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,可以直接生成似然概率p(ot|qt)p(ot|qt),这个似然概率就是HMM所需要的观察概率。 而现在我们...
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。
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。
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,...
DNN-HMM 模型的主要训练步骤如下:首先训练一个状态共享的三音素 GMM-HMM 汉语识别系统,使用决策树来决定如何共享状态。设训练完成的系统为 gmm-hmm。 用步骤 1 得到的 gmm-hmm 初始化一个新隐马尔可夫模型(包括转移概率,观测概率,隐马尔可夫模型的状态),并生成一个 DNN-HMM 模型,设该模型为 dnn-hmm1。 预...