中国机械工程 China Mechanical Engineering(中国机械工程) ISSN 1004-132X,CN 42-1294/TH 《中国机械工程》网络首发论文 题目: 基于GMM-HMM 与ANN 的紧急换道行为预测方法 作者: 于扬,梁军,陈龙,陈小波,朱宁,华国栋 收稿日期: 2019-09-17 网络首发日期: 2020-08-05 引用
神经网络-隐马尔科夫模型(DNN-HMM)利用DNN的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理,在很多大规模任务中,其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。 DNN:特征的学习能力,估计观察特征的概率,预测状态的后验概率。 HMM:描述语音信号的序列变化,预测后面的序列。 DNN-HMM语音识别 声学信号使用HMM框架建模...
基于GMM-HMM语音识别系统的算法推导(全) 最近研究完CTC,转而研究GMM-HMM; 参考文献:《语音识别实践》;《数学之美》;清华大学开源资料;爱丁堡大学语音识别课件;以及一些高校本硕博学位论文;本文将会刷新你对GMM-HMM的认识,以及对EM算法加深理解;本文将对GMM-HMM中的转移概率,发射概率,高斯核权重以及Viterbi算法解码进...
4、基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别方法 1 12 华东师范人学硕士学位论文 华东师范人学硕士学位论文 基于GMM的说话人语音识别研究与实践高斯混合模型(GMM—Gaussian Mixture Model)是近年来说话人识别 采用的主流技术,本论文所做的研究也是基于此模型的,它可以看作状 态数为1的CHMM,但又完全不是退化的HMM模型。
转载地址:http://blog.csdn.net/davidie/article/details/46929269 最近几天钻研了语音处理中的GMM-HMM模型,阅读了一些技术博客和学术论文,总算是对这个框架模型和其中的算法摸清了皮毛。在这里梳理一下思路,总结一下这几天学习的成果,也是为以后回顾时
南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文 第四章 说话人识别模型优化算法 DTW 算法进行优化以减少识别时间。具体做法则对 DTW 进行放宽端点限制处理,减少计算 量,从而减少识别时间。 下面介绍和分析常见的 DTW 算法模型、HMM 算法模型和 GMM 算法模型的原理及计 ...
1981年,Furui等人提出了动态时间规整(dynamic time-warping)模型[15],1987年,Soong等人提出了向量量化(vector quantizatization)模型[16],1989年,Naik等人提出了隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)模型[17],1994年Farrell等人提出了人工神经网络(artificial neural network.,ANN)模型[18],这些技术由于其独特的优...
1、本科生毕业论文(设计)中文题目:基于GMM说话人识别系统软件设计 英文题目:Software design of speaker recognition system based on GMM 学生姓名:虢明 班级: 7班 学号: 52070724学 院:通信工程学院专 业:信息工程指导教师:王金芳 职称: 副教授基于GMM说话人识别系统软件设计学 生姓名:虢明 班级:7班 学号:...
如何用高斯混合模型 GMM 做聚类 当我们在做聚类任务时, 如果每一类的分布已知的话,那么要求出每个样本属于哪一类, 只需要计算出它归属于 k 个不同簇的概率,然后选择概率值最高的那个簇作为它最终的归属即可。 但很多时候,样本分布的参数乃至概率密度函数的形式都是未知的 这时,我们通过设定一个目标,在优化目标的...
显示出了它的优越性,HMM是一种基于转移概率和传输概率的随机模型,在使用H㈣识别 时,为每个说话人建立发声模型,通过训练得到状态转移概率矩阵和输出概率矩阵;识别 时计算未知语音在状态转移过程中的最大概率,根据最大概率对应的模型进行判决,H㈨ 不需要时间规整,可节约判决时的计算时间和存储量,缺点是训练时计算量较...