返回最可能的隐藏状态序列,可以帮助我们理解模型的工作原理,以及确认模型训练优劣。再比如,有些字是多音字,返回隐藏状态序列,可以帮助我们确定是哪一种读音。比如,检查语音样本的质量(比如,噪声很强)。 (3)学习问题:给定训练集(主要是观测序列),估计模型参数。通俗来说,就是如何训练模型。 3 GMM-HMM模型的超参(...
HMM在语音识别中的应用主要是通过解码过程实现的。解码过程包括使用Viterbi算法等动态规划方法,找到最可能的音素序列,从而实现语音识别。具体来说,给定一段语音信号,HMM会根据输入的声学特征,通过计算不同状态序列的概率,找到最可能的状态序列,即对应的文本序列。 3. HMM的实际应用 HMM在语音识别领域的应用非常广泛。例...
每个HMM对应于一个word或者音素(phoneme) 一个word表示成若干states,每个state表示为一个音素 用HMM需要解决3个问题: 1). Likelihood: 一个HMM生成一串observation序列x的概率< the Forward algorithm> 其中,αt(sj)表示HMM在时刻t处于状态j,且observation = {x1,...,xt}的概率 , aij是状态i到状态j的转移概率...
一种方法是Viterbi训练,这是一个迭代重新估计的过程,其工作原理如下。 初始化参数t和e,也许是随机的。 使用当前的参数,构建一个HMM,并使用Viterbi算法找到最可能的状态序列s^{*},该序列概括了部分观测的训练集中的每个观测值\boldsymbol{o}。 创建一个新的训练集,包括 完全观察到的\left(\mathbf{o}, \...
作用:给单词和发音提供HMM模型(亚词)和语言模型间关联。 通常:基于音素,由专家手工完成,如CMU-dict。 语言模型: 作用:提供这不部分的先验概率,可以区分相同发音时的识别结果,如wreck a nice beach。 常用:n-gram。 搜索/解码: 作用:根据状态系列,在time-state Trellis中找到一个最优路径,或者说根据声学模型输出...
最后是dbn-hmm: 希望我寒假过来可以很好的解释这三个图,如果有人可以解释这三个图,欢迎和我联系,与我交流。谢谢…… 这些就是声学模型的全部了。如果你有时间,欢迎分享你的理解。 三 语言模型 语言模型,我就引用@zouxy09的博客。 语言模型是用来计算一个句子出现概率的概率模型。它主要用于决定哪个词序列的可能...
文章目录 写在前面 DNN-HMM步骤:GMM-HMM中的HMMforce alignment embeded training 写在前面 最近做声纹识别,需要用到语音识别的知识,在此记录一下... 发射概率矩阵:语音中各个音素发射为每一帧的概率(GMM似然值,GMM-HMM获得概率输入DNN进行反向传播); 词性标注中每个词性发射为每个词的概率 Ref paperHMM学习问题...
语音识别之GMM-HMM模型(三):GMM-HMM模型应用于语音识别任务原理详解 目录 语音识别简介 混合高斯模型 GMM建模声学特征的理解 语音识别简介 自动语音识别(Automatic speech recongnition, ASR)技术时使人与人。人与机器交流的关键技术,它将声学波形转换为人类的文字。 一个语音对话系统通常包括四个主要组成部分的一个...
基于gmm语音识别流程语音识别hmm模型 大家好,今天介绍自然语言处理中经典的隐马尔科夫模型(HMM)。HMM早期在语音识别、分词等序列标注问题中有着广泛的应用。了解HMM的基础原理以及应用,对于了解NLP处理问题的基本思想和技术发展脉络有很大的好处。本文会详细讲述HMM的基本概念和原理,并详细介绍其在分词中的实际应用。作者...