在语音识别中，HMM的每个状态都可对应多帧观察值，观察值概率的分布不是离散的，而是连续的，适合用GMM来进行建模。HMM模块负责建立状态之间的转移概率分布，而GMM模块则负责生成HMM的观察值概率。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...
基本上，理解了HMM和GMM，就能基本理解语音识别中GMM和HMM的相互关系了。
GMM-HMM与HMM的不同之处,仅在于发射矩阵 \left[ b_j(o_t) \right] 的描述,其中HMM采用统计计数的方法,而GMM-HMM使用GMM进行描述。在GMM-HMM的训练中,给定 C 个样本,需要估计HMM中的初始概率分布,状态转移矩阵以及GMM中每个状态对应的混合高斯权重和相应的均值方差。 实际中,首先根据帧移和帧长设置来进行分...
在实际的 GMM 训练中,通常采用 EM 算法来进行迭代优化,以求取 GMM 中的加权系数及各个高斯函数的均值与方差等参数。 缺点: 不能考虑语音的顺序信息 高斯混合分布也很难拟合非线性或者近似非线性的数据特征 最后再重声一下,GMM 用于对音素所对应的音频特征分布进行建模,而 HMM 则用于音素转移和音素对应输出音频特...
GMM-HMM:包含3个状态,每个状态由一个GMM混合高斯分布(u,D,pi),每个混合高斯分布包含pi个高斯函数 单个因素的训练过程 trainging训练阶段: 1. 每个triphone三音子对应一个GMM-HMM。训练时先对齐 找到每个triphone(GMM-HMM)的音频特征MFCC序列X, 2. 还要分别确定MFCC序列X里哪些序列属于当前GMM-HMM状态s1、s2、s3...
HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的看出来的(除非你有透视眼),所以叫Hidden,潜变量、隐变量也都是这个意思。 训练和解码以孤立词为例(单独的one,two这种),不涉及上下文。训练是干嘛?建模...
M-step利用这些概率更新高斯分布参数。重复这两个步骤直至参数收敛，实现数据集的聚类。分类任务中，优化后的高斯分布参数使得样本在模型上获得最大概率。具体步骤包括初始化GMM模型（如使用K-means聚类）、执行EM算法训练模型，最终利用贝叶斯公式计算输入语音属于某个说话人的概率，实现说话人识别。
Model）和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间...
②Training the params of HMM 前面已经有了GMM的training过程。在这一步,我们的目标是:从observation序列中估计HMM参数λ; 假设状态->observation服从单核高斯概率分布: 则λ由两部分组成: HMM训练过程:迭代 E(estimate)-step: 给定observation序列,估计时刻t处于状态sj的概率 ...
HMM序列分类模型通过序列识别过程学习两种概率。一种是当前帧特征对应状态的概率（GMM中的均值向量与协方差矩阵），另一种是状态间转换的概率（状态转移概率）。序列识别过程采用Viterbi方法选择每帧概率最高的状态。训练过程通过每训练样本及对应句子不断迭代更新GMM中每个状态的概率参数，直至收敛。语言模型...