2. 如何使用GMM-HMM对“S IH K S”这四个单音素建模? 2.1 对每个音素使用经典的3状态HMM拓扑结构 图4 图4表示的是左右模型的HMM,状态只能跳到自身或者下一个状态,所以每个state只有两条outgoing arc。如图所示,“S IH K S”这四个单音素有12个状态,我们给每个状态标了编号,对于观察概率(发射概率),使用高...
例如:三音素分别为:a、b、c,,特征帧的数目为10,那么可能的状态序列为aaabbbcccc、aaaabbbccc等,我们会将所有状态序列的概率求和作为这个特征帧序列由这三个音素产生的概率。 4)语音识别中,音频数据为HMM中的观测状态(可以直接听见看见),音频对应的音素为隐藏状态(观测状态由隐藏状态生成)。 5)贝叶斯公式: 其中: ...
2025语音识别技术完全指南:从入门到精通|详解GMM-HMM/端到端模型/语音大模型|附Python实战代码与开源API对接共计49条视频,包括:1-序列网络模型概述分析、2-工作原理概述、3-注意力机制的作用等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
四、GMM-HMM声学模型参数更新 在声学模型中GMM主要的作用就是得到HMM中的发射概率(即GMM的均值和方差),HMM的作用就是根据各个概率得到最优的音素,单词以及句子序列 总结来说HMM-GMM模型参数就是转移概率、混合高斯分布的均值、方差 EM算法嵌入到整个GMM-HMM中完成模型参数的更新 1、如何将一段语音转换为想要表达的...
使用python_speech_features库提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征: 语言模型与字典: 加载预训练的语言模型(KenLM)。 加载CMU发音词典,并生成状态到音素的映射。 模型构建: 初始化HMM模型,设置状态数和混合高斯数。 模型训练: 使用Baum-Welch算法训练HMM-GMM模型。 解码: 使用Viterbi算法结合语言模型进行解码。
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连续语音识别如微信语音识别(语音转文字),输入的都是句子,而不是单个词,这就需要GMM-HMM模型了。 附录(魔鬼写手) ——— 浅谈则止,细致入微AI大道理 扫描下方“AI大道理”,选择“关注”公众号 欢迎加入! ▼下期预告▼AI大语音(八)——基于GMM-HMM的语音识别系统 ▼往期精彩...
简单的GMM和HMM模型的Python实现,用于隔离数字识别。 此实现包含3个模型: 单一高斯:使用具有对角协方差的单一高斯对每个数字进行建模。 高斯混合模型(GMM):每个数字都是使用高斯混合模型来建模的,并通过扰动单个高斯模型进行初始化。 隐马尔可夫模型(HMM):每个数字由包含N个状态的HMM建模,其中每个状态的发射概率是具有...
孤立词识别 gmm hmm python实现 语言类型学分类范本 1.分析语,孤立语(易和孤立语言混淆,建议少用),词根语 2.综合语,屈折语(不称曲折语) 3.黏着语(不称胶着语) 4.抱合语(多式综合语)编插语 复综语 多式综合语等等 ①越南语、苗语、华语是典型的分析语文法的词根语类型...
本文并不介绍这三种方法的基本原理,而是侧重于 Python 版代码的实现,针对一个具体的语音识别任务——10 digits recognition system,分别使用 DTW、GMM 和 HMM 建立对 0～9 十个数字的孤立词语音分类识别模型。 前言 一、音频数据处理 1. 数据集 2. 音频预处理 ...