一个状态对应一个gmm模型,一个状态对应若干帧数据,也就是若干帧数据对应一个gmm模型。一开始我们不知道哪些帧对应哪个状态,所以gmm模型的输入数据就无从得知。现在初始化后,状态1对应前6帧数据,我们就拿这六帧数据来计算状态1的gmm模型(单高斯,只有一个分量的gmm),得到初始均值 和方差 。 (完美的假想:假设我们...
-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、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...
2.2 GMM for state sequence 每一个state有一个GMM,包括k个高斯模型參数。如”hi“(k=3): PS:sil表示silence(静音) fig3. use GMM to estimate the probability of a state sequence given observation {o1, o2, o3} 当中,每一个GMM有一些參数,就是我们要train的输出概率參数 fig4. parameters of a GMM...
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...
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...
GMM-HMM模型:使用高斯混合模型(GMM)描述发声状态的概率分布函数(PDF)的HMM模型 一个声学模型是一组HMM HMM参数:初始概率、转移概率、观察概率 基于HMM的声学模型需要人工定义的是: 1.HMM中状态数 2.初始概率(实践中一般令其恒等于1) 3.转移概率(该项对识别结果影响很小,所以设为固定值,不在训练中更新) ...
【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...
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...
模型构建: 初始化HMM模型,设置状态数和混合高斯数。 模型训练: 使用Baum-Welch算法训练HMM-GMM模型。 解码: 使用Viterbi算法结合语言模型进行解码。 补充 KenLM语言模型 KenLM 是一个用于快速语言模型训练和查询的工具,特别适用于自然语言处理和语音识别任务。 1. 安装 KenLM 安装依赖项: 在安装 KenLM 之前,需要确保...