1 HMM可以用5个元素来描述 2 HMM的三个主要问题 3 GMM-HMM模型的超参(列出主要的,可能需要通过交叉验证,或建模迭代来优化) 三、GMM-HMM语音识别模型的类型 1 根据训练集是否提供“人工标注的状态序列”,学习算法分为有监督学习和无监督学习。 2 根据语音单位不同,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语...
GMM-HMM与HMM的不同之处,仅在于发射矩阵 \left[ b_j(o_t) \right] 的描述,其中HMM采用统计计数的方法,而GMM-HMM使用GMM进行描述。在GMM-HMM的训练中,给定 C 个样本,需要估计HMM中的初始概率分布,状态转移矩阵以及GMM中每个状态对应的混合高斯权重和相应的均值方差。 实际中,首先根据帧移和帧长设置来进行分...
首先初始化对齐,平均分配帧给状态,可以得到初始GMM-HMM模型,利用初始模型和初始参数进行Viterbi解码,得到新的对齐。对齐后进行hard count。这里hard count 是HMM训练的E步,也是GMM训练的基础,GMM训练的数据就是count后得到的。 count后HMM可以进行M步得到转移概率,这就是模型中的A参数。GMM则在count基础上进行E步计算...
模型选择与优化:根据实际应用场景选择合适的HMM和GMM模型,并通过调整模型参数和优化算法来提升模型性能。 后处理:在语音识别结果输出之前,进行适当的后处理操作,如语言模型平滑、文本纠错等,可以进一步提升识别结果的准确性和可读性。 结语 HMM和GMM作为传统语音识别技术的两大核心组件,在推动语音识别技术发展的过程中发挥...
HMM在语音识别中的应用主要是通过解码过程实现的。解码过程包括使用Viterbi算法等动态规划方法,找到最可能的音素序列,从而实现语音识别。具体来说,给定一段语音信号,HMM会根据输入的声学特征,通过计算不同状态序列的概率,找到最可能的状态序列,即对应的文本序列。 3. HMM的实际应用 HMM在语音识别领域的应用非常广泛。例...
目录基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统训练解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统音素/词典训练解码基于三音素的GMM-HMM语音识别系统三音素决策树 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统语音识别中GMM是一个对角的GMM,它的协方差为对角阵,这是因为在GMM-HMM语音识别中,一般使用MFCC特征,而MFCC特征各维特征是独立的,只需要对...
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...
1). Likelihood: 一个HMM生成一串observation序列x的概率< the Forward algorithm> 其中,αt(sj)表示HMM在时刻t处于状态j,且observation = {x1,...,xt}的概率 , aij是状态i到状态j的转移概率, bj(xt)表示在状态j的时候生成xt的概率, 2). Decoding: 给定一串observation序列x,找出最可能从属的HMM状态序列<...
从零搭建——基于HMM-GMM的语音识别模型构建 HMM-GMM(Hidden Markov Model - Gaussian Mixture Model)是语音识别中的经典模型之一。它结合了隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的优点,用于建模语音信号的时间序列特性和观测值的概率分布。 原理 隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM, Hidden Markov Model)是...
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…… ...