一、前言深度学习时代之前,GMM-HMM(高斯混合-隐马尔科夫模型)语音识别模型是最主流语音识别模型。虽然,深度学习时代之后,GMM-HMM语音识别模型看起来已经过时了,但是,还是值得学习的,因为后续的语音模型是…
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)是一种统计模型,用于描述一个系统通过一系列隐状...
GMM-HMM语音识别公式解释推导 简介基于GMM-HMM的ASR算法,文中图片公式来自网络,侵删。 传统ASR算法的目的是将一段 时域音频转换到文字,通常包括声学模型(AM,Acoustic Model)、发音词典(Lexicon)和语言模型(LM,… 出现了一个...发表于语音学习笔... 深入浅出GMM-HMM模型(上)——HMM 该系列《深入浅出GMM-HMM模...
3).Training: 给定一个observation序列x,训练出HMM參数λ = {aij, bij} the EM (Forward-Backward) algorithm 这部分我们放到“3. GMM+HMM大法解决语音识别”中和GMM的training一起讲 --- 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 2.1 简单理解混合高斯模型就是几个高斯的叠加。。。e.g. k=3 ...
在语音识别应用中由于HMM是从左到右的模型,第一个必然是状态一,即P(q0=1)=1。所以没有pi这个参数了。 注释: 没有考虑HMM中所有可能的路径来计算每个帧处每个弧的后验计数,而是使用维特比解码来找到HMM中的单个最可能路径。 步骤一:传入数据
对比不同高斯分量下模型识别准确率。HMM状态数的改变会影响识别效果。对不同状态数组合进行多次实验测试。采用动态时间规整算法对齐语音序列。该算法在处理语音时长差异上效果良好。实验考虑环境噪声对语音识别的干扰。模拟不同强度噪声环境进行测试。对带噪语音进行降噪预处理操作。对比降噪前后模型的识别性能变化。说话者...
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 ...
在GMM-HMMs的传统语音识别中,GMM决定了隐马尔科夫模型中状态与输入语音帧之间的符合情况,和HMM用来处理在时间轴上的声学可变性(自跳转)。训练HMM需要用到Forward-backward算法(Baum-Welch算法),本质上是一种EM算法。 图为部分的状态-时间篱笆网络,为方便理解下面前向、后向概率。
3. GMM+HMM大法解决语音识别 <!--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,对每一个frame提取特征(e.g. MFCC), 2).对每一个frame的特征跑GMM,得到每一个frame(o_i)属于每一个状态的概率b_state(o_i) ...
以下是HMM-GMM语音识别方法的基础知识：1.隐马尔可夫模型（HMM）：HMM是一种用于建模序列数据的统计模型。在语音识别中，每个语音片段被看作是一个由一系列隐含状态组成的序列，HMM模型用来描述这些状态之间的转移以及每个状态对应的观测值的概率分布。2.高斯混合模型（GMM）：GMM是一种用于建模连续观测值的概率分布的...