左右模型的HMM:对于每个状态,它只能跳转到自身或者下一个状态。类似于人的发音过程,连续不可逆。 HMM、GMM语音识别中如何结合? 对于每个状态有一个GMM模型,对于每个词有一个HMM模型,当一段语音输入后,根据Viterbi算法得到一个序列在GMM-HMM上的概率,然后通过Viterbi回溯得到每帧属于HMM的哪个状态(对齐)。 训练 Viter...
2. 如何使用GMM-HMM对“S IH K S”这四个单音素建模? 2.1 对每个音素使用经典的3状态HMM拓扑结构 图4 图4表示的是左右模型的HMM,状态只能跳到自身或者下一个状态,所以每个state只有两条outgoing arc。如图所示,“S IH K S”这四个单音素有12个状态,我们给每个状态标了编号,对于观察概率(发射概率),使用高...
四、GMM-HMM声学模型参数更新 在声学模型中GMM主要的作用就是得到HMM中的发射概率(即GMM的均值和方差),HMM的作用就是根据各个概率得到最优的音素,单词以及句子序列 总结来说HMM-GMM模型参数就是转移概率、混合高斯分布的均值、方差 EM算法嵌入到整个GMM-HMM中完成模型参数的更新 1、如何将一段语音转换为想要表达的...
该系列《深入浅出GMM-HMM模型(上中下)》是介绍gmm-hmm(高斯混合-隐马尔可夫模型)理论和应用的文章,会结合实际应用中的各种任务来进行实例化说明,包括但不限于NLP任务中的NER(命名实体识别)、POS(词性标注)对HMM(Hidden Markov Model)的使用,VPR(声纹识别)中GMM模型的使用,以及ASR(自动语音识别)中的GMM-HMM模型...
在声学模型中GMM主要的作用就是得到HMM中的发射概率(即GMM的均值和方差),HMM的作用就是根据各个概率得到最优的音素,单词以及句子序列 总结来说HMM-GMM模型参数就是转移概率、混合高斯分布的均值、方差 EM算法嵌入到整个GMM-HMM中完成模型参数的更新 1、如何将一段语音转换为想要表达的意思?
GMM-HMM作为经典的声学模型，在基于深度神经网络的语音识别技术中扮演重要角色。其核心思想是用神经网络替代GMM对HMM的观察概率进行建模，而识别流程的各个模块依然沿用了经典的语音识别技术。下面我将从GMM、最大似然估计到EM算法实例，再到最后使用一段语音介绍GMM-HMM声学模型参数更新过程。一、GMM (混合...
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...
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。
高斯混合聚类(GMM)及代码实现 通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似,不过 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation。对于二者的区别而言简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster ,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ## 数据加载 data=pd.read_csv('datas/HeightWeight.csv')print("数据样本数量:%d, 特征数量:%d"%data.shape)data_x=data[data.columns[1:]]data_y=data[data.columns[0]]data.head() ...