总结下EM算法,首先第一步,E步骤,随机初始化模型参数θold,计算当前潜在变量的后验概率分布p(Z|X,θold),让q(Z)等于这个分布。第二步,对∑Zp(Z|X,θold)lnp(X,Z|θ)关于θ进行最大化,得到新的参数值θnew。反复进行这个迭代的过程,直到参数的改变小于某个阈值,即参数收敛。 HMM部分待更新~...
根据前面所说EM算法,计算欧式距离后可重新分配帧数所属状态,15帧与均值(13.497,-41.985)距离更近,属于状态1,67帧属于状态2,8~10帧属于状态3(但在声学模型对齐过程中,还需要特征序列和标注文本(音素、状态)的对应关系,因此,需要对特征序列和标注文本对齐,所以实际训练过程中是将EM算法嵌入到GMM-HMM中,使用维特比...
所以封闭解的方法不适用 GMM。虽然第二种方法,即基于梯度的方法是可行的,但现在讨论一种更具广泛适用性的算法 - EM 算法。 EM 算法 EM 算法的全称是 Expectation-Maximization 算法。EM 算法是一种为包含隐变量的概率模型找到极大似然估计解的算法。 假设我们有一些列的数据: ,用大写的 来表示;又有隐变量 ,用...
GMM-HMM(multiple Gaussian)用于孤立词识别:GMM-HMM(multiple Gaussian)用于孤立数字识别应用EM算法-matlab开发 开发技术 - 其它Re**弥补 上传32KB 文件格式 zip 在这个项目中,我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明,通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。
EM算法训练single Gaussian-HMMs,在E-step计算Q函数中固定的数据依赖参数γt(j)(for GMM),ξt(i,j)(for HMM transition);在M-step更新GMM,HMM模型参数。这里可能有点misnomer,因为这里并没有很明显的体现出expectation maximization的过程,是因为前人已经帮你计算出来了。具体怎么确定依赖参数,和如何重估出模型参数...
3聚类类算法 3.1 k均值算法 3.2 LVQ学习向量量化算法 3.3 高斯混合GMM 3.3.1EM算法 3.3.2 GMM中参数的求解 3.4 DBSCAN 密度聚类 3.5 AGNES层次聚类 3.6 BIRCH层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)
从上面fig4下面的公式我们已经可以看出来想求参数必须要知道P(j|x),即,x属于第j个高斯的概率。怎么求捏? fig8. bayesian formula of P( j | x ) 根据上图 P(j | x), 我们需要求P(x|j)和P(j)去估计P(j|x). 这里由于P(x|j)和P(j)都不知道,需要用EM算法迭代估计以最大化P(x) = P(x1...
采用Baum‑Welch算 法(EM算法)对各个参数进行优化迭代,引入前向概率α(i)=p(o,o ,...,o ,q =s |λ),以 t 1 2 t t i 及后向概率β(i)=p(o ,o ,...,o |q=s ,λ),具体公式如下: t t+1 t+2 T t i [0049] α(i)=πb (o),1≤i≤N (4) 1 i i 1 [0050] [0051] ...
15.(1)本发明充分考虑换道过程数据特征,选用多组长度不等观测数据并行求解gmm-hmm模型,更贴近实际情形。 16.(2)本发明充分考虑所选特征参数的物理含义,选用能反映各参数间相关性的完全协方差矩阵,虽然参数较多,但结合并行求解算法仍有较高求解速度。