(4)了解机器学习的建模过程。 二、GMM-HMM模型结构 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...
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...
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。 图:GMM-HMM模型在语音上的...
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word或者音素(phoneme) 一个word表示成若干...
总结一下,GMM 用于对音素所对应的音频特征分布进行建模,HMM 则用于音素转移和音素对应输出音频特征之间关系的建模。 HMM 即为隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) HMM 脱胎于马尔可夫链,马尔可夫链表示的是一个系统中,从一个状态转移到另一个状态的所有可能性。但因为在实际应用过程中,并不是所有状态都是可...
GMM建模的过程是确定上述参数，包含多个高斯分布的样本。使用GMM进行聚类或分类，主要通过EM（期望最大化）算法。对于聚类任务，已知类别数量时，可通过极大似然估计求得高斯分布参数。实际数据集中，需使用EM算法估计类别参数。EM算法包括E-step（期望步骤）和M-step（最大化步骤）。E-step根据样本数据和...
1. GMM-HMM模型搭建 系统识别连续数字0-9的英文语音，采用单音素结构，未涉及更复杂的三音子训练和决策树内容。模型训练主要采用EM算法。2. Viterbi解码过程 在解码过程中，采用Viterbi算法识别输入语音，提取特征（68帧，12维MFCC）。利用预先训练好的HMM模型对由孤立数字组成的数据进行解码，目的是找出...
有人总结了语音识别就分为三步:第一步,把帧识别成状态(难点)。第二步,把状态组合成音素。第三步,把音素组合成单词。第一步可以当做gmm做的,后面都是hmm做的。如果你能把单词识别出来,那句子也就很简单了。当然,识别句子就会有语言模型的作用。 以下放上这段时间浏览博客的网址: ...
(5)语音解码:即指语音技术中的识别过程。 针对输入的语音信号,根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络,根据搜索算法在该网络中寻找最佳的一条路径,这个路径就是能够以最大概率输出该语音信号的词串。 2. GMM-HMM结构和识别过程
识别过程:为特征序列匹配状态序列,例:s1 s2 s3 ... sn. 其中不同的s可能为相同的状态。 每个状态序列都有一个分数,该分数代表该状态序列和特征序列的匹配分数,该分数由两部分组成,声学分和固有分,其中固有分主要来源:语言模型概率、多音词选择概率、HMM转移概率等。语音识别的过程就是找到分数最高的状态序列的...