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意思? 先介绍两个概念: 音素,...
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,...
FFDNN-HMM建模框架中,输入特征使用了在当前帧左右拼帧的方式来实现模型对时序信号长时相关性的建模,模型输出则保持了GMM-HMM经常使用的trihone共享状态(senone)。具体框架如下图所示: FFDNN-HMM声学模型的优缺点体现在: •优点:FFDNN能利用帧的上下文信息,比如前后个扩展5帧,FFDNN能学习深层非线性特征变换,表现...
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-HMM模型。其他的如:使用神经网络对HMM的观察概率分布建模的被称为NN-HMM模型。 HMM状态的物理意义可以认为是:音素的发声状态,习惯上分为“初始态”、“稳定态”、“结束态”,因此可以用三个状态建模一个音素的...
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。
HMM 即为隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) HMM 脱胎于马尔可夫链,马尔可夫链表示的是一个系统中,从一个状态转移到另一个状态的所有可能性。但因为在实际应用过程中,并不是所有状态都是可观察的,不过我们可以通过可观察到的状态与隐藏状态之间的可能性。因此就有了隐马尔可夫模型。 HMM 要遵循的假设: 一...
在语音识别中,什么是GMM-HMM模型? A、基于生成式模型和判别式模型的语音识别方法 B、基于深度学习和隐马尔可夫模型的语音识别方法 C、基于全局模型和局部模型的语音识别方法 D、基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型的语音识别方法 正确答案:基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型的语音识别方法...
1. 什么是Hidden Markov Model? ANS:一个有隐节点(unobservable)和可见节点(visible)的马尔科夫过程(见详解)。 隐节点表示状态,可见节点表示我们听到的语音或者看到的时序信号。 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(typically implemented in EM) 估计参数:...
GMM-HMM是两个算法,GMM和HMM。 其中GMM是混合高斯模型(Gauss of mixture models),什么意思呢。意思是说,给出一堆观察序列(可以是多维的可以是一维的),用几个高斯函数模拟一个模型,这个模型产生这些观察序列的概率最大,其中组合在一起的每个高斯函数都有一个权重设为Pi,所有Pi的和是1.那么通过EM算法的学习方法...