由上可知,每个状态使用 K 个高斯分布描述其产生的语音信号帧,因而整个GMM-HMM模型共包含 K\times N 个高斯分布。 4. GMM-HMM模型的训练 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...
一般来说,GMM-HMM模型包含以下几个部分的参数: 高斯混合模型(GMM)参数:GMM用于对观测数据进行建模,通常由多个高斯分布组成。每个高斯分布都有均值向量和协方差矩阵作为参数。如果GMM中有K个高斯分布,那么GMM参数的数量就是2K(每个高斯分布的均值向量和协方差矩阵)。 隐马尔可夫模型(HMM)参数:HMM用于对状态序列进行建模...
-41.985)距离更近,属于状态1,67帧属于状态2,8~10帧属于状态3(但在声学模型对齐过程中,还需要特征序列和标注文本(音素、状态)的对应关系,因此,需要对特征序列和标注文本对齐,所以实际训练过程中是将EM算法嵌入到GMM-HMM中,使用维特比或其他算法进行重新对齐)...
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。 3. 确认好每个状态s(GMM)对应的特征序列后,即可由EM算法进行训练更新HMM-GMM的参数。 predict预测阶段: 1. 计算输入MFCC序列X属于每个...
随着语音识别技术越来越热,声学模型的训练方法也越来越多,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...
基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统 语音识别中GMM是一个对角的GMM,它的协方差为对角阵,这是因为在GMM-HMM语音识别中,一般使用MFCC特征,而MFCC特征各维特征是独立的,只需要对角阵就可以描述它,此外,对角GMM模型的参数量相对较少,所需的计算量也更少。
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。 MLLR(最大似然线性回归):算法核心思想是将原模型的参数进行线性变换后再...
而HMM也是采用的类似于EM算法的前向后向算法(Baum-Welch算法),过程为: E(estimate)-step: 给定observation序列,估计时刻t处于状态sj的概率 M(maximization)-step: 根据该概率重新估计HMM参数aij. 具体计算公式和过程参见Reference 2和Reference 11。 综合来看,对于GMM-HMM模型,我们需要训练的有对应于混淆矩阵B的高斯...
1. 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统 问题简化,我们考虑(0-9)数字识别。整体思路: 训练阶段,对于每个词用不同的音频作为训练样本,构建一个生成模型P ( X ∣ W ) P(X|W),W是词,X是音频特征 解码阶段:给定一段音频特征,经过训练得到的模型,看哪个词生成这段音频的概率最大,取最大的那个词作为识别结果。
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...