3 GMM-HMM模型的超参(列出主要的,可能需要通过交叉验证,或建模迭代来优化) 三、GMM-HMM语音识别模型的类型 1 根据训练集是否提供“人工标注的状态序列”,学习算法分为有监督学习和无监督学习。 2 根据语音单位不同,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语的音素为各种清音、辅音;中文的音素为各种声母和韵母...
说回声学模型,MFA沿用Kaldi的GMM-HMM声学模型架构,训练声学模型步骤如下: (1)单音Monophone GMM模型先训练,进行第一次对齐; (2)三音Triphone GMM模型,对音素周围context考虑在内去训练,进行第二次对齐; (3)Speaker Adaption,去学习每个说话人的声学特征转换,以便模型更贴合现有数据集。 图:GMM-HMM模型在语音上的...
在语音识别应用中由于HMM是从左到右的模型,第一个必然是状态一,即P(q0=1)=1。所以没有pi这个参数了。 还有B(bj(ot))参数怎么办? 一个状态对应一个gmm模型,一个状态对应若干帧数据,也就是若干帧数据对应一个gmm模型。一开始我们不知道哪些帧对应哪个状态,所以gmm模型的输入数据就无从得知。现在初始化后,状...
因为声学模型建立的是在给定音素序列下输出特定音频特征序列的似然 P(X|S)P(X|S),但在实际情况中,我们只知道音频特征序列,并不知道其对应的音素序列,所以我们需要通过 HMM 建立音频特征与背后的每个音素的对应关系,以及这个音素序列是怎么由各个音素组成的。 上两个假设可以引申出 HMM 中主要的两种概率构成: 从...
各种组合和变化也是层出不穷,而随着深度学习的兴起,使用了接近30年的语音识别声学模型HMM(隐马尔科夫模型)逐渐被DNN(深度神经网络)所替代,模型精度也有了突飞猛进的变化,其中声学模型模型结构经历了从经典的GMM-HMM,到DNN-HMM,再到DNN+CTC的转变,本文列出了其中的常见模型,权当是一篇导读性质的文章,供大家学习时...
本文将深入探讨这两种模型在语音识别中的应用与实践。 一、HMM在语音识别中的应用 1. HMM基本原理 隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型,用于描述一个隐藏的马尔可夫过程产生的观测序列的概率分布。在语音识别中,HMM主要用于建模声学模型,即描述语音信号的时间序列结构。一个HMM主要由状态转移概率、发射概率和初始状态...
例如,Siri和Alexa等虚拟助手就使用了HMM来理解和响应语音命令。 高斯混合模型(GMM) 定义与原理 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是一种常用的统计模型,它通过多个高斯分布的混合来建模数据的分布特性。在语音识别中,GMM通常被用于建立声学模型,将语音特征与对应的单词或音素进行匹配。 优势与特点 灵活性:...
本文出自公众号“AI大道理”，深入解析了GMM-HMM声学模型在语音识别中的应用与挑战。传统的基于GMM的孤立词识别系统以单词为单位训练，如0-9数字，但扩展词汇量需重新训练，且预测时需计算大量模型，限制了其在大词汇量场景的实用性，主要适用于小词汇量环境。对于连续语音，如电话号码中的'one two'，...
二 声学模型 特征提取完毕就是声学模型的事情。通常需要大量的数据来训练我们的声学模型。这样,我们最后的识别率才是理想。这步就是用马尔科夫模型的过程。具体的细节我暂时也写不清楚。我贴一个图,希望对你理解有好处。 稍微说明一下:最下面的observation就是我们提取的特征。gmm-hmm就是把我们的特征用混合高斯模型...
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...