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…
当模型参数收敛时,模型训练完成。 3. GMM-HMM模型 我们首先说明对语音信号进行描述不同层次,如下图所示。对于一句话,其由多个单词或者汉字构成,而音素是最小的发音单元,其中英语共包含48个音素,汉语包含32个音素,例如单词six包含s,IH,k,s四个音素。状态是更细粒度的描述单位,例如可将每个音素进一步拆分为三个状...
HMM-GMM(Hidden Markov Model - Gaussian Mixture Model)是语音识别中的经典模型之一。它结合了隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的优点,用于建模语音信号的时间序列特性和观测值的概率分布。 原理 隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM, Hidden Markov Model)是一种统计模型,用于描述一个系统通过一系列隐状...
最开始时,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 in EM) 估计参数: 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; 每个HMM对应于一个word或者音素(phoneme) 一个word表示成若干s...
声学模型为什么要用HMM? 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...
HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的看出来的(除非你有透视眼),所以叫Hidden,潜变量、隐变量也都是这个意思。 训练和解码以孤立词为例(单独的one,two这种),不涉及上下文。训练是干嘛?建模...
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...
在实际应用中,HMM和GMM往往结合使用,形成一个完整的语音识别系统。HMM用于建模声学特征的时间序列结构,而GMM则用于对声学特征进行精确建模。两者相辅相成,共同提升了语音识别的准确性和鲁棒性。 实践经验与建议 数据预处理:高质量的语音数据是训练出优秀模型的基础。在进行模型训练之前,需要对语音数据进行适当的预处理...
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'，...
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<...