一、前言深度学习时代之前,GMM-HMM(高斯混合-隐马尔科夫模型)语音识别模型是最主流语音识别模型。虽然,深度学习时代之后,GMM-HMM语音识别模型看起来已经过时了,但是,还是值得学习的,因为后续的语音模型是…
所以若要识别连续的0123456789的语音就需要Viterbi在HMM中进行对齐,这就是GMM-HMM模型了。 1 识别流程 在GMM独立词识别中以单词为单位建模,在GMM-HMM中以音素为单位进行建模。对连续语音提取MFCC特征,将特征对应到状态这个最小单位,通过状态获得音素,音素再组合成单词,单词串起来变成句子。 其中,若干帧对应一个状态,...
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。此外,HMM还广泛应用于自然语言处理(NLP)中的词性标记、命名实体识别和机器翻译等任务。 二、GMM在语音识别中的应用 1. GMM基本原理 高斯混合模型(GMM)是一种常用的统计模型,可以用于建模语音信号的统计特性。在语音识别中,GMM通常被用于建立声学模型,将...
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...
接下来我将从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 (混合高斯分布) 1、正态分布(高斯分布) 如果你绘制出来的概率分布是一条钟型曲线,且平均值、众数和中位数都是相等的,那么随机变量X就服从正态分布,记为X~N(μ,σ2),正态分布概率密度函数: ...
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'，...
GMMHMM声学模型实例详解：一、GMM 正态分布：概率分布呈钟型曲线，平均值、众数和中位数相等，记为X~N，其中μ控制曲线位置，σ2控制曲线陡峭程度。 GMM：假设一批数据由多个不同的高斯分布生成，这批数据的概率分布密度函数可通过加权函数表示，即混合高斯分布。二、最大似然估计 定义：使用概率模型找到...
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...
针对输入的语音信号,根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络,根据搜索算法在该网络中寻找最佳的一条路径,这个路径就是能够以最大概率输出该语音信号的词串。 2. GMM-HMM结构和识别过程 首先,如下图是一个典型的HMM结构图。隐藏节点是我们不能直接观察到的节点,我们只能通过观察节点的状态去...