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...
说回声学模型,MFA沿用Kaldi的GMM-HMM声学模型架构,训练声学模型步骤如下: (1)单音Monophone GMM模型先训练,进行第一次对齐; (2)三音Triphone GMM模型,对音素周围context考虑在内去训练,进行第二次对齐; (3)Speaker Adaption,去学习每个说话人的声学特征转换,以便模型更贴合现有数据集。 图:GMM-HMM模型在语音上的...
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)是一种统计模型,用于描述一个系统通过一系列隐状...
1、GMM-HMM声学模型 经典的声学模型要数GMM-HMM,我们熟知的创业导师李开复先生的成名作SPHINX系统,其核心框架就是GMM-HMM框架,其中GMM(高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模,HMM(隐马尔可夫模型)则对语音的时序进行建模,详细的框架如下图所示。 其中状态序列使用HMM进行建模,相关原理介绍详见《隐马尔科夫模型(HMM...
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) ...
总结一下,GMM 用于对音素所对应的音频特征分布进行建模,HMM 则用于音素转移和音素对应输出音频特征之间关系的建模。 HMM 即为隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) HMM 脱胎于马尔可夫链,马尔可夫链表示的是一个系统中,从一个状态转移到另一个状态的所有可能性。但因为在实际应用过程中,并不是所有状态都是可...
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 ...
GMM（高斯混合模型）的概念在于通过多个高斯分布来拟合复杂数据集，解决单一高斯分布无法精确拟合数据的问题。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。一个高斯分布的数学表达式为：\(p(x|\mu,\sigma^2)\)，当向量\(x\)时，方差\(\sigma^2\)变为协方差矩阵\(\Sigma\...
为解决连续语音识别，引入GMM-HMM模型。GMM-HMM以音素而非孤立词为建模单位，通过MFCC特征对连续语音进行处理，形成状态、音素和单词的序列。关键在于如何确定帧与状态的对应关系，这时Viterbi算法在HMM中起到了对齐作用。进一步，为了提高识别精度，通常在三音素GMM-HMM基础上采用DNN模型替换GMM，提升识别率。
【摘要】 模型的训练是输入特征到音素的状态的训练,即我们并不知道哪一帧输入特征对应哪个音素的哪一个状态。训练的目的就是找到帧对应状态的情况,并更新状态的gmm参数。把每一帧都归到某个状态上,本质上是进行聚类,是无监督训练。单音素GMM-HMM模型的训练通过Viterbi训练(嵌入式训练),把“S IH K S”对应的GMM...