在人脸识别系统中,GMM-HMM模型可以用来处理人脸的动态变化和特征分布,尤其适用于视频序列中的人脸识别。它结合了高斯混合模型(GMM)对特征分布的建模能力和隐马尔科夫模型(HMM)对状态变化的时序建模能力,从而能够有效处理人脸的表情变化、姿态变化以及光照变化等问题。 1. 技术背景与挑战 人脸识别通常分为两个场景: 静态人脸识别:处理单张图像的人脸
GMM-HMM语音识别原理 GMM(高斯混合模型)的基本原理: 高斯混合模型(GMM)是一种概率模型,它假设所有数据点都是由有限个高斯分布(也称为正态分布)生成的。 在GMM中,每个高斯分布都有自己的均值(μ)、协方差矩阵(Σ)和权重(π),权重表示了选择该高斯分布生成数据的概率。 GMM的目标是通过给定的数据集,估计出这些...
HMM在语音识别领域的应用非常广泛。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...
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...
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:英语的音素为各种清音、辅音;中文的音素为各种声母和韵母...
GMM模型的想法,就是想通过多个高斯分布去拟合一个高斯分布无法拟合的数据。如下图所示,如果用一个高斯分布的参数去建模这批数据,那最终得到的高斯分布就是如图一。虽然高斯分布的均值和方差是有这批数据计算得到,原则上,在均值附近样本出现的概率应该是最大的,即椭圆形的中心应该有很多样本点,但是实际上,椭圆形的中...
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\...
尽管从原理上来讲前向后退算法可以完全无监督地学习参数,但实际上初始化非常重要。 因此,通常会给算法额外的信息。 例如,对于基于 HMM 的语音识别,通常手动设定 HMM 结构,并且从一组观察序列 XX 中仅训练输出概率和(非零的)转移概率。 GMM 高斯混合模型 (Gaussian mixture model,GMM) 就是用混合的高斯随机变量的...
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:...