1 HMM可以用5个元素来描述 2 HMM的三个主要问题 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...
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...
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,状态1对应前6帧数据,我们就拿这六帧数据来计算状态1的gmm模型(单高斯,只有一个分量的gmm),得到初始均值 和方差 。 (完美的假想:假设我们...
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(typically implemented 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...
加载预训练的语言模型(KenLM)。 加载CMU发音词典,并生成状态到音素的映射。 模型构建: 初始化HMM模型,设置状态数和混合高斯数。 模型训练: 使用Baum-Welch算法训练HMM-GMM模型。 解码: 使用Viterbi算法结合语言模型进行解码。 补充 KenLM语言模型 KenLM 是一个用于快速语言模型训练和查询的工具,特别适用于自然语言处理...
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...
GMM-HMM模型中的参数数量取决于模型的结构和设置。一般来说,GMM-HMM模型包含以下几个部分的参数: 高斯混合模型(GMM)参数:GMM用于对观测数据进行建模,通常由多个高斯分布组成。每个高斯分布都有均值向量和协方差矩阵作为参数。如果GMM中有K个高斯分布,那么GMM参数的数量就是2K(每个高斯分布的均值向量和协方差矩阵)。
GMM（高斯混合模型）的概念在于通过多个高斯分布来拟合复杂数据集，解决单一高斯分布无法精确拟合数据的问题。理想情况下，数据可能服从多个高斯分布，每个分布描述数据集中的一部分。一个高斯分布的数学表达式为：\(p(x|\mu,\sigma^2)\)，当向量\(x\)时，方差\(\sigma^2\)变为协方差矩阵\(\Sigma\...
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<...