由上可知,每个状态使用 K 个高斯分布描述其产生的语音信号帧,因而整个GMM-HMM模型共包含 K\times N 个高斯分布。 4. GMM-HMM模型的训练 GMM-HMM与HMM的不同之处,仅在于发射矩阵 \left[ b_j(o_t) \right] 的描述,其中HMM采用统计计数的方法,而GMM-HMM使用GMM进行描述。在GMM-HMM的训练中,给定 C 个...
经典的声学模型要数GMM-HMM,我们熟知的创业导师李开复先生的成名作SPHINX系统,其核心框架就是GMM-HMM框架,其中GMM(高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模,HMM(隐马尔可夫模型)则对语音的时序进行建模,详细的框架如下图所示。 其中状态序列使用HMM进行建模,相关原理介绍详见《隐马尔科夫模型(HMM),一个不可被忽视的...
最開始时,我们指定这个HMM的结构,训练HMM模型时:给定n个时序信号y1...yT(训练样本), 用MLE(typicallyimplemented inEM) 预计參数: 1. N个状态的初始概率 2. 状态转移概率a 3. 输出概率b --- 在语音处理中,一个word由若干phoneme(音素)组成; 每一个HMM相应于一个word或者音素(phoneme) 一个word表示成若干...
援引zouxy09大神的话“ HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型,将其看作一个数学上的双重随机过程:一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含(马尔可夫模型的内部状态外界不可见)的随机过程,另一个是与Markov链的每一个状态相关联的外界可见的观测序列(通常就是从各个帧计算而得的声学特...
1). Likelihood: 一个HMM生成一串observation序列x的概率< the Forward algorithm> 当中,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, bj(xt)表示在状态j的时候生成xt的概率, 2). Decoding: 给定一串observation序列x,找出最可能从属的HMM状态序列<...
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。
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。
一个声学模型是一组HMM HMM参数:初始概率、转移概率、观察概率 基于HMM的声学模型需要人工定义的是: 1.HMM中状态数 2.初始概率(实践中一般令其恒等于1) 3.转移概率(该项对识别结果影响很小,所以设为固定值,不在训练中更新) 4.每个状态的概率分布函数(一个HMM状态下一个帧的特征的PDF,本节的PDF是GMM) ...
【摘要】 模型的训练是输入特征到音素的状态的训练,即我们并不知道哪一帧输入特征对应哪个音素的哪一个状态。训练的目的就是找到帧对应状态的情况,并更新状态的gmm参数。把每一帧都归到某个状态上,本质上是进行聚类,是无监督训练。单音素GMM-HMM模型的训练通过Viterbi训练(嵌入式训练),把“S IH K S”对应的GMM...
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...