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:英语的音素为各种清音、辅音;中文的音素为各种声母和韵母...
说回声学模型,MFA沿用Kaldi的GMM-HMM声学模型架构,训练声学模型步骤如下: (1)单音Monophone GMM模型先训练,进行第一次对齐; (2)三音Triphone GMM模型,对音素周围context考虑在内去训练,进行第二次对齐; (3)Speaker Adaption,去学习每个说话人的声学特征转换,以便模型更贴合现有数据集。 图:GMM-HMM模型在语音上的...
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。 还有B(bj(ot))参数怎么办? 一个状态对应一个gmm模型,一个状态对应若干帧数据,也就是若干帧数据对应一个gmm模型。一开始我们不知道哪些帧对应哪个状态,所以gmm模型的输入数据就无从得知。现在初始化后,状...
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...
各种组合和变化也是层出不穷,而随着深度学习的兴起,使用了接近30年的语音识别声学模型HMM(隐马尔科夫模型)逐渐被DNN(深度神经网络)所替代,模型精度也有了突飞猛进的变化,其中声学模型模型结构经历了从经典的GMM-HMM,到DNN-HMM,再到DNN+CTC的转变,本文列出了其中的常见模型,权当是一篇导读性质的文章,供大家学习时...
本文将深入探讨这两种模型在语音识别中的应用与实践。 一、HMM在语音识别中的应用 1. HMM基本原理 隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型,用于描述一个隐藏的马尔可夫过程产生的观测序列的概率分布。在语音识别中,HMM主要用于建模声学模型,即描述语音信号的时间序列结构。一个HMM主要由状态转移概率、发射概率和初始状态...
1.HMM中状态数 2.初始概率(实践中一般令其恒等于1) 3.转移概率(该项对识别结果影响很小,所以设为固定值,不在训练中更新) 4.每个状态的概率分布函数(一个HMM状态下一个帧的特征的PDF,本节的PDF是GMM) 基于HMM的声学模型主要包含的信息是:状态的定义、各状态的观察概率分布,本文为GMM,因此声学模型也叫GMM-...
二 声学模型 特征提取完毕就是声学模型的事情。通常需要大量的数据来训练我们的声学模型。这样,我们最后的识别率才是理想。这步就是用马尔科夫模型的过程。具体的细节我暂时也写不清楚。我贴一个图,希望对你理解有好处。 稍微说明一下:最下面的observation就是我们提取的特征。gmm-hmm就是把我们的特征用混合高斯模型...
HMM-GMM架构 模型自适应:由于各地口音、采集设备、环境噪声等音素的差异,已训练过的GMM-HMM很可能和新领域的测试数据不匹配,导致识别效果变差,需要做自适应训练。 MAP(最大后验概率估计):算法本质是重新训练一次,并且平衡原有模型参数和自适应数据的估计。
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,为方便理解下面前向、后向概率。