targets_mapping[x] = idefplot_loss(avg_loss, filename): fig = plt.figure(figsize=(20,10)) plt.plot(avg_loss) plt.xlabel('epochs') plt.ylabel('loss') plt.savefig(filename) plt.show()#定义一个Layer类,具有前向,后向,设置学习率,更新
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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CNN CNN TDNN 循环神经网络RNN LSTM 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。其流程图如下图所示: ...
最终由调用该部分代码的/steps/nnet/train_scheduler.sh指定最大迭代次数max_iters或accept训练的模型, accepting: the loss was better, or we had fixed learn-rate, or we had fixed epoch-number 小结 在进行DNN训练前: 训练GMM-HMM模型,聚类,并得到音素(或状态)的后验。 对语音数据进行对齐,这里得到语音...
总的来说,从传统的HMM模型到深度学习的DNN-RNN模型,语音识别技术框架的发展经历了不断的改进和创新。不同的模型架构在不同的应用场景中有着不同的表现,在实际应用中可以根据需求选择合适的模型架构。未来,随着人工智能技术的不断发展,相信语音识别技术框架还会继续发展和创新。
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: ...
Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context dependent, CD),所以叫CD-DNN-HMM。在kaldi的nnet1中,特征提取用filterbank,每帧40维数据,默认取当前帧前后5帧加上当前帧共11帧作为输入,所以输入层维数是440(440 = 40*11)。同时默认有4个隐藏层,每层1024个网元,激活函数是sigmoid。今天我们看看网络的各种...
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: ...
随着语音识别技术越来越热,声学模型的训练方法也越来越多,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...
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|" a... ...