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: (1)...
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...
1 Introduction语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型 2 Problem Statement模型输入:语音信号(音频) X 文字内容: Y 模型输出:文字内容 \hat{Y} 使得 \hat{Y} = \matho…
DNN的输入可以采用连续的拼接帧,因而可以更好地利用上下文的信息。 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。 DNN输出向量的维度对应HMM中状态的个数,通常每一维输出对应一个绑定的triphone状态。 (DNN输入可采用连续的拼接帧) 2 DNN-HMM训练步骤 训练DNN-HMM之前,需要先得到每一帧...
稍微说明一下:最下面的observation就是我们提取的特征。gmm-hmm就是把我们的特征用混合高斯模型区模拟,然后把均值和方差输入到hmm的模型里。 此外,dnn-hmm的模型图: 最后是dbn-hmm: 希望我寒假过来可以很好的解释这三个图,如果有人可以解释这三个图,欢迎和我联系,与我交流。谢谢…… ...
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,本文列出了其中的常见模型,权当是一篇导读性质的文章,供大家学习时...
基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示,与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比,唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点: DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设; DNN的输入可以采用连续的拼接帧,因而可以更好地利用上下文的信息; ...
HMM是一种统计模型,用于描述一个隐藏的马尔可夫过程,其中观测序列是通过隐藏状态生成的。在语音识别中,HMM用于描述语音信号的时间动态特性,它将语音信号分成若干个帧,每一帧对应一个状态,通过状态转移概率和观测概率来生成语音信号。HMM模型的优点是简单易实现,适用于短时平稳的语音信号。然而,HMM模型的缺点是对于非...
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,...
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。