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)...
HMM正是声学模型,其提出者将文字的发音过程简化作一个隐马尔可夫模型。 对于语言模型,如在英文里,“recognize speech”和“wreck a nice beach”的发音是一模一样的。但是,由于后者的词语搭配缺乏合理性(也可理解为在大量的各类文字材料中后者出现的频率小得多),其概率也小得多,故在二者的声学模型取值相同(因为发...
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...
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。最后用DNN模型替换HMM模型中计算观察概率的GMM部分,但保留转移概率和初始概率等其他部分。 早期的DNN一般采用前馈神经网络结构,其...
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...
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,需要先得到每一帧语音在DNN上的目标输出值(标签)。
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label,对齐以后,我们可以得到这段语音对应状态的序列,然后我们就得到新的label和对应的原始语音,就可以通过DNN来训练了。
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...
DNN 是判别模型,因为它直接对给定观测值后状态的分布 P(X|Y) 进行建模。在 HMM-DNN 这个框架中,...
摘要 本发明提供了一种小规模语料DNN‑HMM声学模型,在DNN‑HMM声学模型的小规模语料语音识别主要先对输入的小规模语料语音进行特征提取,利用将提取后的特征对DNN‑HMM声学模型进行训练,并得到DNN‑HMM声学模型;再利用小规模语料语音对应的文本信息对语言模型训练,得到小规模语料语言模型;利用声学模型、语言模型以及...