基于DNN-HMM的语音识别方法研究 .docx,PAGE 41 基于DNN-HMM的语音识别方法研究 摘要 随着科技进步,语音识别在当今科技社会中发挥着越来越重要的作用。应用在传统语音识别技术中的GMM-HMM模型属于浅层模型,但随着人工智能、大数据时代的到来,传统语音识别系统越来越不能
实验和研究表明,基于 DNN-HMM 的发音错误检测算法是可行的、有 效的,有利于提升系统综合性能。为了使其更好发挥作用,今后可从以下几个方 面对该算法进行优化和改进:引入特定的区分性特征或者是专用分类器,用来检 测特定发音偏误的类型;加大训练数据规模,更加详细和全面评估该算法的性能, 进一步改善声学模型,促进其...
就是微软的那篇12年的trans论文 CD-DNN-HMM的paper里的公式（14） [图片] 我怎么觉得应该是 p(x/...
其实个人感觉应该是拆解成∑qp(x|q,w)p(q|w)，q即HMM的状态
2.用CD-DNN-HMM解码解码使用贝叶斯公式:p(w)是语言模型(LM)概率,p(x|w)是声学模型(AM)概率...,DNN估计输入特征的观测概率。在给定声学观察特征的条件下,用DNN的每个输出节点来估计连续密度HMM的某个状态的后验概率。 早期对上下文相关(音素状态绑定)的后验概率建模为: 或 Xt是t时刻的声学观察 ...
DNN模型 CNN模型 dnn hmm模型 目录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CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM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...
CD-DNN-HMM 性能提升 (1)使用更深的神经网络。(2)使用更长的帧作为输入。(3)使用三因素进行建模。(4)提升训练数据的标注质量。(5)预训练(浅层DNN)。 DNN训练加速 (1)多GPU 吴恩达神经网络与深度学习——深度神经网络习题4:DNN分类应用 吴恩达神经网络与深度学习——深度神经网络习题4 DNN图像分类应用 包 ...
论文解读:对端到端语音识别网络的两种全新探索 一种是基于原有的 CNN-RNN-CTC 网络的改进,一种是基于 CTC loss 与 attention loss 结合机制的网络。 AI科技评论 2018年11月08日 10:42 应用、算法、芯片,“三位一体”浅析语音识别 智能语音识别前沿技术和市场动态的详细分析 camel 2017年10月17日 12:...
论文地址:基于DNN的语音带宽扩展和添加高频缺失特征窄带语音 论文代码:github 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12361112.html 摘要 我们提出了一些增强技术来提高从窄带到宽带扩频(BWE)中的语音质量,解决了三个在实际应用中可能非常关键的问题,即: 窄带频谱和估计的高频频谱之间的不连...
TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCNN、Paragraph-Vec、TextCNN、DCNN、RNTN、MV-RNN、RAE等,浅层学习模型,如LightGBM 、SVM、XGboost、Random Forest、C4.5、CART、KNN、NB、HMM等...