在HMM框架下,我们假设状态序列是一个马尔可夫过程。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,...
通常在英文中我们选择音素来建立了隐马尔科夫模型(中文建模单元常为声韵母),即一个音素对应一个HMM,同时通常一个HMM由三个状态(state)组成。好的我们再反过来,我们现在手上有一个特征参数序列,识别的过程,就是解决怎么把每个特征参数识别为一个状态,再由状态到音素,音素到单词,单词到单词序列(一段话)?其中特征参...
在语音处理中,一个word由若干phoneme(音素)组成; 每个HMM对应于一个word或者音素(phoneme) 一个word表示成若干states,每个state表示为一个音素 用HMM需要解决3个问题: 1) Likelihood: 一个HMM生成一串observation序列x的概率< the Forward algorithm> 其中,αt(sj)表示HMM在时刻t处于状态j,且observation = {x1,。
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...
GMM声音识别的python实现 语音识别 人工智能 语音信号 后验概率 python实现基于gmm的说话人识别 gmm-hmm语音识别原理 本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。Outline:识别原理统计学模型系统框架首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别(Continuous Speech Recognition, CSR),意味着基于DTW(动态时间规...
wav文件里存储的除了一个文件头以外,就是声音波形的一个个点了。采样率越大,每毫秒语音中包含的点的个数就越多。另外声音有单通道双通道之分,还有四通道的等等。对语音识别任务来说,单通道就足够了,多了浪费,因此一般要把声音转成单通道的来处理。下图是一个波形的示例。
2. GMM-HMM语音识别模型原理篇(http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/27346787) 3. 语音识别系统原理介绍---从gmm-hmm到dnn-hmm(http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/18516053) 4. GMM-HMM语音识别简单理解(http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/08/23/3276753.html) ...
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...
1.隐马尔可夫模型(HMM):HMM是一种用于建模序列数据的统计模型。在语音识别中,每个语音片段被看作是一个由一系列隐含状态组成的序列,HMM模型用来描述这些状态之间的转移以及每个状态对应的观测值的概率分布。 2.高斯混合模型(GMM):GMM是一种用于建模连续观测值的概率分布的模型。在语音识别中,每个HMM的观测值被建模为...