自动语音识别ASR并不是一个单纯的算法,而是是一个包含很多部分的复杂框架,其中有声学模型Acoustic model,语音模型Language model等等。虽然近年来基于神经网络的算法越来越流行,然而基于隐马尔可夫模型Hidden …
3、KMeans聚类算法、混合高斯分布模型(GMM)和隐马尔可夫(HMM)模型。 首先,EM算法的E是,Expectation,指的是期望;M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样,EM算法分两步走,E步骤和M步骤。 在正式讲EM算法之前,我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样本,已知它们是从混合高斯分布中采样得到的,...
HMM状态数量各家系统不同，需调整。声学模型包含设置HMM状态、特征抽取与分类器选择。现代通常使用MFCC特征与高斯混合模型(GMM)分类器。HMM序列分类模型通过序列识别过程学习两种概率。一种是当前帧特征对应状态的概率（GMM中的均值向量与协方差矩阵），另一种是状态间转换的概率（状态转移概率）。序列识别过...
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: 第一帧可从任意一个数字的HMM的开始状态开始,对比所有路...
限免| 语音算法:从GMM-HMM到端到端 经过数十年的发展,语音识别和语音合成不再是一个新鲜的词汇,智能语音系统已经真正的走进了人们的生活,其产品及服务包括智能音箱、智能车载以及消费和互联网增值服务等多个方面。整个行业的市场需求在提示我们,语音识别有很极大的发展前景。
在这个项目中,我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明,通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。 在运行这些程序之前,请先准备好训练和测试数据。 TIDIGITS 数据库的摘录可以从这个链接获得: http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recogniti...
HMM),利用GMM-HMM算法进行姿态识别.本文对比了不同窗口值下的一阶隐马尔可夫模型(1 Order Hidden Markov Model,1OHMM)和二阶隐马尔可夫模型(2 Order Hidden Markov Model,2OHMM)的效果,当窗口值为8时,2OHMM的性能最优,整体召回率达到了95.30%,平均准确率达到了95.23%.与其它研究相比,本文算法能识别的姿态种类...
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An Initialization Algorithm for GMMHMM's Implicit State and Gauss Mixture Components 在线阅读 免费下载 引用 收藏 分享 摘要 为了解决传统隐马尔可夫模型应用通常将隐状态数和混合成份数看作一致的弊端,更客观地描述问题,使模型研究适合现实的数据分布,参数设定更为精准,从而使算法效果达到最优,提出一种基于高斯...
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