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word或者音素(phoneme) 一个word表示成若干...
一方面,一类的样本被聚到一类;另一方面,在说话人识别的任务中,一般会对每一个说话人建立一个GMM模型,以此来拟合说话人的MFCC特征在空间上的分布,用GMM做分类的过程,就是通过下面的贝叶斯公式,计算在某个模型下,输入的语音的属于某个说话人的概率。 p(\lambda_{i}|spk)=p(spk,\lambda_{i})/p(spk)=p(sp...
对齐方式有两种:采用viterbi算法的硬对齐,采用Baum-Welch学习算法(前向后向算法)的软对齐(这两个算法的实现细节,不在这里介绍了) 经过重新对齐后,每一帧对应的状态就会发生变化,GMM-HMM模型中的参数经重新计算后也会发生变化(对应EM算法中的M步) 4)重复2)-3)步多次,直至收敛,则该GMM-HMM模型训练完成。
作用:给单词和发音提供HMM模型(亚词)和语言模型间关联。 通常:基于音素,由专家手工完成,如CMU-dict。 语言模型: 作用:提供这不部分的先验概率,可以区分相同发音时的识别结果,如wreck a nice beach。 常用:n-gram。 搜索/解码: 作用:根据状态系列,在time-state Trellis中找到一个最优路径,或者说根据声学模型输出...
MLLR(最大似然线性回归):算法核心思想是将原模型的参数进行线性变换后再进行识别,其优点是使用少量语音即可以对所有模型进行自适应训练,只要得到线性变换矩阵即可。 每个音素(或三音素)用一个 HMM 建模,每个 HMM 状态的发射概率对应一个 GMM。GMM-HMM 的目的即是找到每一帧属于哪个音素的哪个状态。GMM-HMM 的训练...
最后是dbn-hmm: 希望我寒假过来可以很好的解释这三个图,如果有人可以解释这三个图,欢迎和我联系,与我交流。谢谢…… 这些就是声学模型的全部了。如果你有时间,欢迎分享你的理解。 三 语言模型 语言模型,我就引用@zouxy09的博客。 语言模型是用来计算一个句子出现概率的概率模型。它主要用于决定哪个词序列的可能...
1、GMM-HMM声学模型 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...
对齐的过程需要声学模型,而声学模型的训练也需要对齐结果,因此这也是一个迭代地过程。 Kaldi中第一次训练声学模型均等地把语音帧对应到相应的状态,训练几轮后,使用训练中的声学模型通过维特比算法生成对齐结果,然后不断迭代。 单音子模型和多音子模型 单音子模型:一个音素对应一个HMM模型 ...
训练好的GMM是把每个状态的观察概率输出到HMM中，也就是HMM中里所谓的B矩阵，由样本的观察序列决定。状...