GMM-UBM框架的工作流程 训练UBM: 使用大量的非说话者语音数据对UBM进行训练,估计GMM的参数。 训练特定说话者的模型: 使用特定说话者的语音数据对一个或多个GMM进行训练,每个GMM代表一个说话者。 特征建模: 提取语音特征,如MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)。 对比度分数计算: 使用UBM和特定说话者模型计算对...
基本思想是,从训练后的UBM模型参数通过自适应来更新其参数进而导出目标说话人的GMM模型。 这种自适应算法分为两步:第一步,与EM算法的E-Step一样,对UBM的每个混合成分计算目标说话人训练语音的充分统计的估计;第二部与EM算法不同,这些新的充分估计与老的充分估计用一个语料相关的混合系数结合起来。具体计算方法: ...
他将空间分布的概率密度用多个高斯概率密度函数的加权来拟合,可以平滑的逼近任意形状的概率密度函数,GMM规模越大,表征能力越强,但是在实际中语音数据很少,这导致无法训练出高效的GMM模型,所以引入GMM-UBM GMM-UBM: GMM-UBM是一种对GMM的改进方法,当无法从目标用户收集足够的语音,但可以从其他地方收集到大量非目标...
GMM-UBM系统框架 最初用的特征是声学特征MFCC,这个东西我不太熟,只知道它是从wav或者其它格式语音文件直接提出。 有了特征就可以建立模型了,这里我们的模型叫做“高斯混合模型”。不同说话人的差异主要表现在其短时语音谱的差异,而这又可以用每个说话人的短时谱特征所具有的概率密度函数来衡量。高斯混合模型GMM将空...
GMM-UBM模型是一种常用的说话人识别模型,它采用高斯混合模型(GMM)来描述每个说话人的声纹特征,同时引入通用背景模型(UBM)来对所有说话人的语音数据进行建模。该模型通过训练大量数据来学习每个说话人的独特特征和语音模式,从而实现对说话人的准确识别。 三、GMM-UBM模型在说话人识别系统中的应用 在说话人识别系统中,...
首先,我们来了解一下GMM-UBM(混合高斯模型-通用背景模型)。这是一个基于统计模型的语音识别方法。它的工作原理是将声学特征投影到高维空间上,得到一个高维的均值超矢量。在这个过程中,UBM起着关键的作用。UBM是一个使用大规模说话人语料库训练得到的模型,它可以描述说话人的共性特征。然后,我们以UBM为初始模型,采用...
GMM-UBM模型是一种基于概率的说话人识别模型,它使用高斯混合模型(GMM)对说话人的语音特征进行建模,并利用通用背景模型(UBM)对不同说话人的语音特征进行区分。该模型通过训练大量的语音数据,学习每个说话人的语音特征分布和差异,从而实现对说话人的准确识别。 三、系统架构与设计 基于GMM-UBM模型的说话人识别系统主要包...
在MATLAB中训练GMM-UBM(高斯混合模型-通用背景模型)模型是一个涉及多个步骤的过程。以下是一个详细的步骤指南,包括必要的代码片段: 准备GMM-UBM模型所需的数据集: 确保你有一个适当的数据集,通常包括语音信号的特征向量(如MFCC特征)。 在MATLAB中加载和预处理数据: 加载数据,并可能进行归一化或特征选择等预处理...
【综合】声纹识别GMM-UBM算法 GMM-UBM系统框架 最初用的特征是声学特征MFCC,这个东西我不太熟,只知道它是从wav或者其它格式语音文件直接提出。 有了特征就可以建立模型了,这里我们的模型叫做“高斯混合模型”。不同说话人的差异主要表现在其短时语音谱的差异,而这又可以用每个说话人的短时谱特征所具有的概率密度...
一GMM-UBM(MAP-GMM)说话人所识别系统 1 UBM(Universal Background Model) UBM其实就是一个大型的GMM模型,用来训练表示与说话人无关的特征分布。它的训练数据是某一信道下的所有人的语音数据,而不是想target模型只是反映某一个人的特征分布。说白了,只是一个大的GMM,那么训练UBM也就是训练GMM,所用算法采用的是...