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 根据语音单位不同,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语...
为了推导出HMM,我简单地用带有发射模型的马尔可夫链来指定生成观察概率。或者我们可以把它看作是一个混合模型,其中的状态不再是独立产生的,而是一个马尔可夫过程。 图(左)显示了一个跨时间的HMM的结构。图(右)HMM用马尔可夫链的状态转移框架描述天气。在该图中,我们将发射模型e(o\mid s)的参数与条件状态联系...
在语音识别应用中由于HMM是从左到右的模型,第一个必然是状态一,即P(q0=1)=1。所以没有pi这个参数了。 注释: 没有考虑HMM中所有可能的路径来计算每个帧处每个弧的后验计数,而是使用维特比解码来找到HMM中的单个最可能路径。 步骤一:传入数据 输入:初始GMM参数、Viterbi解码的最优状态序列、音频数据、迭代...
其中特征参数到状态,由GMMs(混合高斯模型)解决;三个状态到一个音素,由HMM解决;音素到单词,由词典解决;单词到单词序列,由语言模型解决。当然,在整个过程中,我们都是在一个状态网络(time-state)中进行的,都是基于HMMs的。这也是为什么说是HMMs解决了语音识别问题。 统计学模型 自动语音识别(Automatic Speech ...
从零搭建——基于HMM-GMM的语音识别模型构建 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、每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM HMM 语音识别 语音识别 拟合 权值 GMM语音识别代码 hmm语音识别流程 1. 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统问题简化,我们考虑(0-9)数字识别。整体思路:训练阶段,对于每个词用不同的音频作为训练样本,构建一个生成模型P ( X ∣ W ) P(X|W),W是词,X是...
说起语音识别,大家的第一反应就是那些看起来眼熟却总也搞不清楚的概念和公式,比如MFCC、HMM、GMM、Viterbi图、解码对齐等等,再往下深入,哪个是哪个,具体用途是什么,就都说不清楚了,总觉得那得是业内大牛才能搞懂的。去网上搜索,各种说法又五花八门,看到最后越来越乱。那么,语音识别到底是怎么一回事?学习门槛真的...
3. GMM+HMM大法解决语音识别 <!--识别--> 我们获得observation是语音waveform, 以下是一个词识别全过程: 1). 将waveform切成等长frames,对每一个frame提取特征(e.g. MFCC), 2).对每一个frame的特征跑GMM,得到每一个frame(o_i)属于每一个状态的概率b_state(o_i) ...
3. GMM+HMM大法解决语音识别 我们获得observation是语音waveform, 以下是一个词识别全过程: 1)将waveform切成等长frames,对每个frame提取特征(e.g. MFCC), 2)对每个frame的特征跑GMM,得到每个frame(o_i)属于每个状态的概率b_state(o_i) fig6. complete process from speech frames to a state sequence ...
GMM+HMM算法 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。 声学模型:描述一种语言的基本单位被称为音素Phoneme,例如BRYAN这个词就可以看做是由B, R, AY, AX, N五个音素构成的。英语中貌似有50多个音...