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}) ...
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...
M(maximization)-step: 根据当前P(j|x) 计算GMM参数(根据fig4 下面的公式:) 其中 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: ...
GMM-HMM模型中的参数数量取决于模型的结构和设置。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)。
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...
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...
在GMM-HMMs的传统语音识别中,GMM决定了隐马尔科夫模型中状态与输入语音帧之间的符合情况,和HMM用来处理在时间轴上的声学可变性(自跳转)。训练HMM需要用到Forward-backward算法(Baum-Welch算法),本质上是一种EM算法。 图为部分的状态-时间篱笆网络,为方便理解下面前向、后向概率。
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...
GMM-HMM模型中,GMM主要用于求某一因素的概率,HMM主要用于对每个文本- 语音对建模。()GMM-HMM模型中,GMM主要用于求某一因素的概率,HMM主要用于对每个文本- 语音对建模。() A. TRUE B. FALSE 答案: A©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...