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:...
神经网络-隐马尔科夫模型(DNN-HMM)利用DNN的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理,在很多大规模任务中,其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。DNN:特征的学习能力,估计观察特征的概率,预测状态的后验概率。HMM:描述语音信号的序列变化,预测后面的序列。DNN-HMM语音识别声学信号使用HMM框架建模,每个...
DNN-HMM用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。 GMM对HMM中的后验概率的估计需要数据发布假设,同一帧元素之间需要相互独立,因此GMM-HMM使用的特征是MFCC,这个特征已经做了去相关性处理。 DNN-HMM不需要对声学特征所服从的分布进行假设,使用的特征是FBank,这个特征保持着相关性。 DNN的输入可以采用连续的...
假设整个系统有如上图的特征向量和三个状态,我们就可以建立一个输出为3的神经网络,这里GMM就替换成了DNN。 DNN-HMM语音识别系统 建模训练 原始语音经过特征提取以后得到相应的13维的频谱特征(Fbank or MFCC),频谱特征经过神经网络DNN做一个状态上的分类模型,对于任何一段语音的训练数据来讲,我们有语音和其对应的lab...
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...
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:...
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...
Class 6 DNN-HMM作业代码精读 训练流程 代码 # Author: Sining Sun, Zhanheng Yang, Binbin Zhangimportmathimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportkaldi_iofromutilsimport*#构造索引数据对象targets_list = ['Z','1','2','3','4','5','6','7','8','9','O']...
CD-DNN-HMM包含三个组成部分,一个深度神经网络dnn、一个隐马尔可夫模型hmm,以及一个状态先验概率分布prior。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...
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。