根据人体姿态的传感器数据特点将人体姿态划分为4个阶段,使用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)拟合人体姿态的观测序列,结合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),利用GMM-HMM算法进行姿态识别.本文对比了不同窗口值下的一阶隐马尔可夫模型(1 Order Hidden Markov Model,1OHMM)和二阶隐马尔可夫模型(2 Orde...
最近几天钻研了语音处理中的GMM-HMM模型,阅读了一些技术博客和学术论文,总算是对这个框架模型和其中的算法摸清了皮毛。在这里梳理一下思路,总结一下这几天学习的成果,也是为以后回顾时提高效率。 本文主要结合论文和博客资料来介绍我对GMM-HMM的理解,主要分为以下几个部分:第一个部分介绍语音识别总体框架,第二部分介...
1、本科生毕业论文(设计)中文题目:基于GMM说话人识别系统软件设计 英文题目:Software design of speaker recognition system based on GMM 学生姓名:虢明 班级: 7班 学号: 52070724学 院:通信工程学院专 业:信息工程指导教师:王金芳 职称: 副教授基于GMM说话人识别系统软件设计学 生姓名:虢明 班级:7班 学号:...
语音识别之GMM-HMM模型(一):语音识别简介与混合高斯模型-GMM 语音顺序信息的话,GMM就不再是一个好模型,因为它不包含任何顺序信息。若当给定HMM的一个状态后,若要对属于该状态的语音特征向量的概率分布进行建模,GMM仍不失为一个好的模型。...变化性。前者可通过动态时间规整(DTW)或HMM解决。在过去,最流行的语音...
经过多年的相关研究证明, HMM对文本有关(Text.Dependent)的说话人识别的识别率比较高,效果比较优异。 4、基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别方法 1 12 华东师范人学硕士学位论文 华东师范人学硕士学位论文 基于GMM的说话人语音识别研究与实践高斯混合模型(GMM—Gaussian Mixture Model)是近年来说话人识别 采用的主流...
第一,介绍了本论文中使用的特征参数的提取和GMM统计模型,简单讨论了大数据 量的处理:第二,讨论了支持向量机的基本理论,着重介绍了一些基本的算法,它们是将 支持向量机应用于说话人识别的理论基础;第三,分析支持向量机技术的优缺点。支持向 量机作为数据挖掘中的一项新技术,近年来在模式识别等许多领域取得了与传统方...
一.单音素GMM-HMM模型 图一 一段2秒的音频信号,经过【分帧-预加重-加窗-fft-mel滤波器组-DCT】,得到Fbank/MFCC特征作为输入信号,此处若以帧长为25ms,帧移为25ms为例,可以得到80帧的输入信号,这80帧特征序列就 gmm模型 python代码 python gmm em算法 2维数据 ...
本文所涉及的内容的先修知识:1、概率统计相关知识,统计机器学习;KL散度;信息熵;2、拉格朗日乘子法;3、KMeans聚类算法、混合高斯分布模型(GMM)和隐马尔可夫(HMM)模型。首先,EM算法的E是,Expectation,指的是期望;M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样,EM算法分两步走,E步骤和M步骤。在正式讲EM算法...
GMM是只有一个状态的隐马尔可夫模型(HMM),它用若干个高斯概率密 度的线性组合描述说话人特征分布。GMM训练基于最大似然准则(ML),用晟 大期望算法(EM)求得与训练语音相似程度最大的特征分布作为说话人模型。 GMM识别采用贝叶斯最小风险分类器,将后验概率最大的模型作为判决结果。 GMM确认判决由后验概率与经验设定...
2 GLDS-SVM发音错误检测方法 2.1 SVM输入特征的规整与HMM 可以处理时序变量不同, SVM 只能处理固定长度的输入向量, 因此利用SVM 进行发音诊断必须将长度 (帧数) 不等的语音段转换为维数统一的特征. 图 2 (a) 给出了文献[2] 中使用线性采样的特征规整方式的原理图(以“stress” 词为例), 此做法实际上只...