(4)了解机器学习的建模过程。 二、GMM-HMM模型结构 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,
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)是一种统计模型,用于描述一个系统通过一系列隐状...
#直接更新一定次数即可,收敛后便可得到一个说话人的GMM模型。defEM_step(data,pi,mean,var,update_times):foriinrange(update_times):W,pi=E_step(data,pi,mean,var)mean,var=M_step(data,W)returnpi,meanvar 4,说话人识别 #先计算第i个高斯分布下,输入的语音data的概率大小PDF[i]=sun(pi[i]*multiva...
最开始时,我们指定这个HMM的结构,训练HMM模型时:给定n个时序信号y1...yT(训练样本), 用MLE(typicallyimplemented in EM) 估计参数: 1. N个状态的初始概率 2. 状态转移概率a 3. 输出概率b --- 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s...
接下来我将从GMM、最大似然估计到EM算法实例,再到最后使用一段语音介绍GMM-HMM声学模型参数更新过程 一、GMM (混合高斯分布) 1、正态分布(高斯分布) 如果你绘制出来的概率分布是一条钟型曲线,且平均值、众数和中位数都是相等的,那么随机变量X就服从正态分布,记为X~N(μ,σ2),正态分布概率密度函数: ...
GMM建模的过程是确定上述参数，包含多个高斯分布的样本。使用GMM进行聚类或分类，主要通过EM（期望最大化）算法。对于聚类任务，已知类别数量时，可通过极大似然估计求得高斯分布参数。实际数据集中，需使用EM算法估计类别参数。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...
2. 利用EM算法，根据提取的mfcc特征和当前GMM模型参数，计算每帧所属状态的最大似然估计值，并重新分配帧数所属状态。 3. 根据重新分配后的状态，统计状态转移概率，并更新GMM模型的均值和方差参数。 4. 重复23步多次，直至收敛，完成GMMHMM模型的训练。 对齐过程：在训练过程中，需要对特征序列和...
(1) 模型结构 GMM-HMM在人脸识别中的核心思想是将人脸的动态变化建模为一个隐马尔科夫过程,其中隐藏状态代表人脸的不同状态(如表情、姿态等),观测值则是从人脸图像中提取的特征。 HMM部分: 隐藏状态:表示人脸的不同状态,例如“正面”、“左转”、“右转”或“微笑”、“皱眉”等。
(5)语音解码:即指语音技术中的识别过程。 针对输入的语音信号,根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络,根据搜索算法在该网络中寻找最佳的一条路径,这个路径就是能够以最大概率输出该语音信号的词串。 2. GMM-HMM结构和识别过程
基于高斯混合模型(GMM)的语音识别识别过程:将待识别语音信号进行预处理和特征提取;将其与GMM模型进行匹配;通常使用基于HMM模型的方法,将语音单元的GMM模型连接成一个完整的语音模型。后处理:语音端点检测、语音去重、词图剪枝等。 基于高斯混合模型(GMM)的语音识别基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别基于Confomer模型的语...