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...
-41.985)距离更近,属于状态1,67帧属于状态2,8~10帧属于状态3(但在声学模型对齐过程中,还需要特征序列和标注文本(音素、状态)的对应关系,因此,需要对特征序列和标注文本对齐,所以实际训练过程中是将EM算法嵌入到GMM-HMM中,使用维特比或其他算法进行重新对齐)...
基于HMM的声学模型主要包含的信息是:状态的定义、各状态的观察概率分布,本文为GMM,因此声学模型也叫GMM-HMM模型。其他的如:使用神经网络对HMM的观察概率分布建模的被称为NN-HMM模型。 HMM状态的物理意义可以认为是:音素的发声状态,习惯上分为“初始态”、“稳定态”、“结束态”,因此可以用三个状态建模一个音素的...
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...
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...
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...
HMM-GMM架构 模型自适应:由于各地口音、采集设备、环境噪声等音素的差异,已训练过的GMM-HMM很可能和新领域的测试数据不匹配,导致识别效果变差,需要做自适应训练。 MAP(最大后验概率估计):算法本质是重新训练一次,并且平衡原有模型参数和自适应数据的估计。
我们知道从一段音频,经过提取特征,HMM,GMM或DNN等,可以获取状态。之的声学模型,也就是流程图的上半部分。现在我们加入了下半部分的语言模型约束,双管齐下,最终转换为对应文本。 感觉意犹未尽?好吧,再来说说常提的两个算法:EM算法和Viterbi 两个算法 EM算法像HMM和GMM都是隐变量模型,这种模型麻烦在哪里呢,一般...
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...
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'，...