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: ...
由于CD-DNN-HMM系统和GMM-HMM系统共享音素绑定结构,训练CD-DNN-HMM 的第一步就是使用训练数据训练一个GMM-HMM系统。因为DNN训练标注是由GMM-HMM系统采用维特比算法产生得到的,而且标注的质量会影响DNN系统的性能。因此,训练一个好的GMM-HMM系统作为初始模型就非常重要。 一旦训练好GMM-HMM模型hmm0,我们就可以创建...
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: $ copy-int-vector "ark:gunzip -c ali.1.gz|...
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...
decoding 实际的语音识别解码的时候使用的...的鲁棒性,避免比较糟糕的参数初始化。 5.better alignment 更好的模型可以获得更准确的alignment,除了使用GMM-HMM的模型进行对齐,还可以使用DNN-HMM模型对训练数据 语音识别声学模型介绍 GMM-HMM在以往取得了很多成功,但是随着深度学习的发展,DNN模型展现出了明显超越GMM模型...
由于CD-DNN-HMM系统和GMM-HMM系统共享音素绑定结构,训练CD-DNN-HMM 的第一步就是使用训练数据训练一个GMM-HMM系统。因为DNN训练标注是由GMM-HMM系统采用维特比算法产生得到的,而且标注的质量会影响DNN系统的性能。因此,训练一个好的GMM-HMM系统作为初始模型就非常重要。
模型构建: 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。
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。
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: ...