EM算法是在给定确定数量的混合分布成分情况下去估计各个分布参数最通用的方法。 该算法分为两个阶段,E阶段为期望计算阶段,M为最大化阶段,针对高斯混合分布的EM算法参数更新公式为: 由上可以看出,这些公式本质上是对整个采样数据的加权平均的均值和协方差。 GMM建模声学特征的理解 原始的语音数据经过短时傅立叶变换...
而EM算法就是为了解决,已知一组样本,假设有K类,估计合适的参数\theta_{k}(\pi_{k},\mu_{k},\sigma_{k}),使得样本在该组参数上可以获得最大的概率。 为此,引入隐变量\gamma_{jk},表示第j个样本属于第k类的概率: \gamma_{jk}=p(z=k|y_{j};\theta)=\frac{p(z=k,y_{j}|\theta)}{\sum_...
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...
3.Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 (一大波公式来袭!) 在GMM-HMMs的传统语音识别中,GMM决定了隐马尔科夫模型中状态与输入语音帧之间的符合情况,和HMM用来处理在时间轴上的声学可变性(自跳转)。训练HMM需要用到Forward-backward算法(Baum-Welch算法),本质上是一种EM算法。 图为部分的状态-时间篱笆网络,...
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 ,用大写的 表示。 这时,似然方程可以表示为: 对数似然方程为: 我们的目标是最大化对数似然方程 ...
EM算法包括E-step（期望步骤）和M-step（最大化步骤）。E-step根据样本数据和初始化参数求出每个样本属于每个类的概率。M-step利用这些概率更新高斯分布参数。重复这两个步骤直至参数收敛，实现数据集的聚类。分类任务中，优化后的高斯分布参数使得样本在模型上获得最大概率。具体步骤包括初始化GMM模型（如...
这一个过程就是EM算法。step1和step3对应E步,step2对应M步。 这一过程涉及到的公式可以参考爱丁堡的语音识别课件:http://59.80.44.98/www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/asr/2018-19/asr03-hmmgmm-handout.pdf 到这里,我们就从宏观层面把语音识别的HMM-GMM建模过程讲完了。为了方便讲解,我们这里是用单音素为...
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。 在...
KMeans:实际上K-Means是一种Hard EM算法, 隐变量直接取最大概率的位置。 支持向量机的SMO算法 LDA主题模型参数估计 混合高斯模型的参数估计 HMM隐马尔科夫模型的参数估计 本篇文章我们将详述EM算法的推导过程,并以一维GMM高斯混合模型为例,示范EM算法的应用方法。 公众号后台回复关键字:源码,获取本文含全部公式的ma...
GMM聚类算法 空间转录组 一、HMM(隐马尔科夫)1、马尔可夫过程 1、马尔可夫过程: 马尔可夫过程分为 一阶马尔科夫过程 和 n阶马尔可夫过程,要使用 隐马尔可夫HMM模型 必须认可马尔可夫过程的假设。2、隐马尔可夫模型HMM0-1、HMM其实当做一种特殊的聚类模型理解: 当做聚类模型: 观测值相当于样本 特征属性X ,预测值(HM...