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使用GMM描述状态到帧的生成关系。对于某个状态sj,其通过GMM产生第t个语音信号帧(通常表示为MFCC,Fbank特征向量),即状态sj对应K个多维高斯分布,则第t帧的出现概率(发射概率)为 b_j(o_t)=\sum_{k=1}^{K}c_{jk}N(o_t|\mu_{jk},\Sigma_{jk}) ...
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。例如,Siri和Alexa等虚拟助手就使用了HMM来理解和响应语音命令。此外,HMM还广泛应用于自然语言处理(NLP)中的词性标记、命名实体识别和机器...
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...
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...
3. GMM+HMM大法解决语音识别 我们获得observation是语音waveform, 以下是一个词识别全过程: 1)将waveform切成等长frames,对每个frame提取特征(e.g. MFCC), 2)对每个frame的特征跑GMM,得到每个frame(o_i)属于每个状态的概率b_state(o_i) fig6. complete process from speech frames to a state sequence ...
本文出自公众号“AI大道理”，深入解析了GMM-HMM声学模型在语音识别中的应用与挑战。传统的基于GMM的孤立词识别系统以单词为单位训练，如0-9数字，但扩展词汇量需重新训练，且预测时需计算大量模型，限制了其在大词汇量场景的实用性，主要适用于小词汇量环境。对于连续语音，如电话号码中的'one two'，...
GMM-HMM在人脸识别中的主要工作流程如下: 数据预处理与特征提取: 从输入图像或视频中检测人脸区域,通常采用人脸检测算法(如Haar级联、HOG+SVM或现代的深度学习检测器)。 提取人脸图像的特征,例如: 局部特征:如SIFT、HOG、LBP等。 全局特征:如PCA或LDA特征。
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,只需要对角阵就可以描述它,此外,对角GMM模型的参数量相对较少,所需的计算量也更少。
1. 计算输入MFCC序列X属于每个GMM-HMM的概率,最大的概率即是预测得到的triphone三因子。 2. 计算X输入每一个GMM-HMM的概率时,同样先进行对齐alignment(确认X中哪些序列属于状态s1、s2、s3),穷举所有的对齐方式,然后概率相加。 下图是一个示例计算GMM-HMM产生X的概率,列了2个对齐,a、b、c是HMM的三个状态。