基于HMM的声学模型主要包含的信息是:状态的定义、各状态的观察概率分布,本文为GMM,因此声学模型也叫GMM-HMM模型。其他的如:使用神经网络对HMM的观察概率分布建模的被称为NN-HMM模型。 HMM状态的物理意义可以认为是:音素的发声状态,习惯上分为“初始态”、“稳定态”、“结束态”,因此可以用三个状态建模一个音素的...
FFDNN-HMM建模框架中,输入特征使用了在当前帧左右拼帧的方式来实现模型对时序信号长时相关性的建模,模型输出则保持了GMM-HMM经常使用的trihone共享状态(senone)。具体框架如下图所示: FFDNN-HMM声学模型的优缺点体现在: •优点:FFDNN能利用帧的上下文信息,比如前后个扩展5帧,FFDNN能学习深层非线性特征变换,表现...
在声学模型中GMM主要的作用就是得到HMM中的发射概率(即GMM的均值和方差),HMM的作用就是根据各个概率得到最优的音素,单词以及句子序列 总结来说HMM-GMM模型参数就是转移概率、混合高斯分布的均值、方差 EM算法嵌入到整个GMM-HMM中完成模型参数的更新 1、如何将一段语音转换为想要表达的意思? 先介绍两个概念: 音素,...
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 的训练使用自我迭代式的 EM 算法,更直接的方式是采用维特比训练,即把EM算法应用到GMM参数的更新上,要求显示的输入每一帧对应的状态,使用带标注的训练数据更新GMM的参数,这种训练方法比Baum-Welch算法速度更快,模型性能却没有明显损失。 帧与状态进行...
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观察的,不过我们可以通过可观察到的状态与隐藏状态之间的可能性。因此就有了隐马尔可夫模型。 HMM 要遵循的假设: 一...
GMM-HMM是两个算法,GMM和HMM。 其中GMM是混合高斯模型(Gauss of mixture models),什么意思呢。意思是说,给出一堆观察序列(可以是多维的可以是一维的),用几个高斯函数模拟一个模型,这个模型产生这些观察序列的概率最大,其中组合在一起的每个高斯函数都有一个权重设为Pi,所有Pi的和是1.那么通过EM算法的学习方法...
1. 什么是Hidden Markov Model? ANS:一个有隐节点(unobservable)和可见节点(visible)的马尔科夫过程(见具体解释)。 隐节点表示状态,可见节点表示我们听到的语音或者看到的时序信号。 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:...
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...
在语音识别中,什么是GMM-HMM模型? A、基于生成式模型和判别式模型的语音识别方法 B、基于深度学习和隐马尔可夫模型的语音识别方法 C、基于全局模型和局部模型的语音识别方法 D、基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型的语音识别方法 正确答案:基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型的语音识别方法...