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 3)根据每个单词的HMM状态转移概率a计算每个状态sequence生成该frame的概率; 哪个词的HMM 序列跑出来概率最大,就判断这段语音属于该词 宏观图: fig7. Speech recogn...
也就是声学模型(GMM-HMMs)、语言模型派上用场的时候到了。首先我们要知道一段话是由一串文字序列组成,一个文字由一串音素(phoneme)组成(如bal:/b/ /ɔː/ /l/)。通常在英文中我们选择音素来建立了隐马尔科夫模型(中文建模单元常为声韵母),即一个音素对应一个HMM,同时通常一个HMM由三个状态(state)组成。
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…… 这些就是声学模型的全部了。
语音识别之DNN-HMM 文章目录 写在前面 DNN-HMM步骤:GMM-HMM中的HMMforce alignment embeded training 写在前面 最近做声纹识别,需要用到语音识别的知识,在此记录一下... 发射概率矩阵:语音中各个音素发射为每一帧的概率(GMM似然值,GMM-HMM获得概率输入DNN进行反向传播); 词性标注中每个词性发射为每个词的概率 ...
第九章第7节的内容,这个也是接着上篇博文的不懂的继续往下写。希望你可以有所收获。
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3. GMM+HMM大法解决语音识别 <!--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,对每一个frame提取特征(e.g. MFCC), 2).对每一个frame的特征跑GMM,得到每一个frame(o_i)属于每一个状态的概率b_state(o_i) ...
GMM-HMM语音识别原理详解。 本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。 1. 什么是Hidden Markov Model？ HMM要解决的三个问题： 1）Likelihood 2）Decoding 3）Training 2. GMM是什么？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？ 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1...
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.completeprocessfromspeechframestoastatesequence3）根据每个单词的HMM状态转移概率a计算每个状态sequence生成该frame的概率;哪个词的HMM序列跑出来概率最大，就...