,感兴趣的可以看这篇论文[7]。 三、准备声学模型去对齐 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-fre
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...
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:...
当我们在做聚类任务时, 如果每一类的分布已知的话,那么要求出每个样本属于哪一类, 只需要计算出它归属于 k 个不同簇的概率,然后选择概率值最高的那个簇作为它最终的归属即可。 但很多时候,样本分布的参数乃至概率密度函数的形式都是未知的 这时,我们通过设定一个目标,在优化目标的时候求出这些未知的参数。
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 cluster 的概率。
(MFCC)arecomparedtoextractrepresentativefeaturesanddevelopshiddenMarkovmodel(HMM)forsignal classification.Atlast,theexperimentcollects100heartsoundsfrom50peopletotesttheproposedalgorithm.Results ThecomparativeexperimentsprovethatLPCCismoresuitablethanMFCCforheartsoundbiometric,andbywavelet ...
型(HMM)、人工神经网络方法(ANN)、支持向量机(SupportVetorMachine)以及这 些方法之间或与传统方法之间的组合技术等等; 6.分类器和决策规则如何选择; 7.开创新算法、新思路,或将其他领域和学科的成果与传统的识别方法结合起来。 1.2说话人识别技术原理 1.2.1说话人识别系统的基本结构 图l一2一l是说话人识别系统的...
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...
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...