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,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语...
GMM-HMM使用GMM描述状态到帧的生成关系。对于某个状态sj,其通过GMM产生第t个语音信号帧(通常表示为MFCC,Fbank特征向量),即状态sj对应K个多维高斯分布,则第t帧的出现概率(发射概率)为 b_j(o_t)=\sum_{k=1}^{K}c_{jk}N(o_t|\mu_{jk},\Sigma_{jk}) ...
AI大语音(九)——基于GMM-HMM的连续语音识别系统 每一个都有我们需要向其分配概率的两个输出弧,以及我们需要进行估计的GMM/高斯曲线。为简单起见,我们将忽略转移概率(将它们全部设置为1)。实际上,转移概率对性能的影响很小。 步骤一:传入数据 输入:初始...字串的识别网络: 串接HMM随机数字串的解码网络: 第一...
首先初始化对齐,平均分配帧给状态,可以得到初始GMM-HMM模型,利用初始模型和初始参数进行Viterbi解码,得到新的对齐。对齐后进行hard count。这里hard count 是HMM训练的E步,也是GMM训练的基础,GMM训练的数据就是count后得到的。 count后HMM可以进行M步得到转移概率,这就是模型中的A参数。GMM则在count基础上进行E步计算...
从零搭建——基于HMM-GMM的语音识别模型构建 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...
3. GMM+HMM大法解决语音识别 我们获得observation是语音waveform, 以下是一个词识别全过程: 1)将waveform切成等长frames,对每个frame提取特征(e.g. MFCC), 2)对每个frame的特征跑GMM,得到每个frame(o_i)属于每个状态的概率b_state(o_i) fig6. complete process from speech frames to a state sequence ...
GMM的核心概念和建模过程如下：1. 核心概念： 拟合复杂数据集：GMM通过多个高斯分布的组合来拟合复杂数据集，解决单一高斯分布无法精确描述数据的问题。 多个高斯分布：理想情况下，数据可能服从多个高斯分布，每个分布描述数据集中的一部分。 概率密度函数：GMM的概率密度函数是各分量概率密度函数的加权求和，...
本文出自公众号“AI大道理”，深入解析了GMM-HMM声学模型在语音识别中的应用与挑战。传统的基于GMM的孤立词识别系统以单词为单位训练，如0-9数字，但扩展词汇量需重新训练，且预测时需计算大量模型，限制了其在大词汇量场景的实用性，主要适用于小词汇量环境。对于连续语音，如电话号码中的'one two'，...
GMM-HMM为经典的声学模型,基于深度神经网络的语音识别技术,其实就是神经网络代替了GMM来对HMM的观察概率进行建模,建模解码等识别流程的格个模块仍然沿用经典的语音识别技术 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 ...
稍微说明一下:最下面的observation就是我们提取的特征。gmm-hmm就是把我们的特征用混合高斯模型区模拟,然后把均值和方差输入到hmm的模型里。 此外,dnn-hmm的模型图: 最后是dbn-hmm: 希望我寒假过来可以很好的解释这三个图,如果有人可以解释这三个图,欢迎和我联系,与我交流。谢谢…… ...