前面我们将转写文本转为音素,而这里需要对音频文件提取声学特征,所以要准备声学模型(Acoustic model),MFA目前仅支持GMM-HMM(高斯混合模型和隐马尔可夫模型)类型的声学模型。其中,声学模型内会用到声学特征(Acoustic Feature)。MFA用的声学特征为梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Cofficients, MFCC),梅尔频率倒谱系...
基本上，理解了HMM和GMM，就能基本理解语音识别中GMM和HMM的相互关系了。
而这个怪怪的程度就是你听到这个音频特征序列的时感觉这个音频序列以及其背后的拼音出现的可能性的倒数,这部分则是通过 HMM 来建模的。 总结一下,GMM 用于对音素所对应的音频特征分布进行建模,HMM 则用于音素转移和音素对应输出音频特征之间关系的建模。 HMM 即为隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) HMM 脱胎...
GMM-HMM:给定MFCC特征X时,计算每一个状态产生x的概率p(x|a)、p(x|b)...,然后最大的概率就是其对应的状态 DNN-HMM:给定MFCC特征X时,直接计算x属于每一个状态的概率p(s|x),最大值就是对应的状态。 p(a)是训练集中每个状态出现的概率。
简单的GMM和HMM模型的Python实现,用于隔离数字识别。 此实现包含3个模型: 单一高斯:使用具有对角协方差的单一高斯对每个数字进行建模。 高斯混合模型(GMM):每个数字都是使用高斯混合模型来建模的,并通过扰动单个高斯模型进行初始化。 隐马尔可夫模型(HMM):每个数字由包含N个状态的HMM建模,其中每个状态的发射概率是具有...
基于高斯混合模型(GMM)的语音识别识别过程:将待识别语音信号进行预处理和特征提取;将其与GMM模型进行匹配;通常使用基于HMM模型的方法,将语音单元的GMM模型连接成一个完整的语音模型。后处理:语音端点检测、语音去重、词图剪枝等。 基于高斯混合模型(GMM)的语音识别基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别基于Confomer模型的语...
一种基于GMM和HMM的步相检测方法 下载积分: 500 内容提示: (19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111161656.8(22)申请日 2021.09.30(71)申请人 燕山大学地址 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号(72)发明人 童凯 王晖 张倩倩 钤坤苗 王涛...
1.本发明属于信道解码的技术领域,特别涉及一种基于gmm-hmm的卷积码解码方法和系统。背景技术:2.无线通信质量受到环境的干扰如低信噪比、回波延迟、码间串扰(isi)、通信硬件非线性效应、多普勒效应等等。通常,需要对传输的数据流进行信道编码以应对多变的环境并提高无线通信链路的可靠性和稳定性。多种多样的信道编码被...
本发明涉及互联网技术领域,公开了一种融合GMM模型和HMM模型的婴儿哭声检测方法,包括以下步骤:建立短哭声数据模型C1;建立中哭声数据模型C2;建立长哭声数据模型C3:将上述得到的每种哭声数据模型,分别针对多条婴儿哭声声音进行识别训练测试,通过训练得到其对应的HMM模型;建立短噪声数据模型N1;建立中噪声数据模型N2:建立长噪...
hmm模型matlab代码HMM-GMM 这是我个人实现的隐马尔可夫模型和高斯混合模型,这是统计机器学习中的两个经典生成模型。 HMM是在无监督的情况下进行训练的,代码实现了前向后退算法,以在给出部分/全部观测值的任何时间步长计算状态的边际概率,而Baum-Welch算法则用于估计初始概率分布,过渡和排放概率分布。 对于此示例,观察...