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...
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模型嵌入到整段音频中去训练。训练步骤:步骤一:初始化对齐为什么要初始化对齐?为v... 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...
AI大语音(八)——GMM-HMM声学模型 基于GMM的0-9孤立词识别系统以词为训练单位,添加新词汇需要重新进行训练,若要涵盖所以词,差不多6万个词,训练量极大,预测时也要计算6万个模型的似然,哪个大预测出哪个,在实际应用中有局限性,只能应用于小词汇量场合。 孤立词识别系统识别了0-9的数字的英文单词,但是假如有...
比如三音素的状态依次为:a、b、c、特征帧的数目为10,那么可能的状态序列为 aaabbbcccc、aaaabbbccc等,我们会将所有状态序列的概率求和并作为这个特征帧序列由这个三音素产生的概率 2.训练过程: GMM+HMM 的训练过程,每次输入模型的是一个帧序列和对应的单词序列,训练过程属于HMM模型中的学习问题,使用EM算法迭代求解,...
HMM-GMM训练 lucy9527 E步(count) 前向算法+后向算法 在时刻 处于状态 且在时刻 +1 处于状态 的概率 在时刻 处于状态 且为GMM第 个分量的概率 M步(normalize) 更新转移参数(转移概率)、GMM参数(混合系数、均值、方差)(发射概率) 重复E/M 编辑于 2022-11-16 10:44・IP 属地广东 ...
训练好的GMM是把每个状态的观察概率输出到HMM中，也就是HMM中里所谓的B矩阵，由样本的观察序列决定。状...
训练和解码 以孤立词为例(单独的one,two这种),不涉及上下文。训练是干嘛?建模型啊。先来一堆已经配对好的CP(训练数据),用它来建立模型(HMM-GMM模型)。 参数定下来以后,收到未知的音频,扔到刚才这个模型里面,算算算,最后就吐出来一个结果“two”,这就是解码。这就是一个迷你的语音识别的系统,简单吧?
用DNN深度神经网络代替GMM高斯混合模型,实现对蒙古语声学状态的后验概率进行估算。在给定蒙古语声学特征序列的情况下,首先由DNN模型用来估算当前特征属于HMM状态的概率,然后用HMM模型描述蒙古语语音信号的动态变化,捕捉蒙古语语音信息的时序状态信息。 蒙古语声学模型中DNN网络的训练分为预训练和调优两个阶段。 在DNN网络...
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。
我的理解是首先用GMM对特征进行空间建模，用于判断两个特征是否是同一个状态；然后用HMM对得到的状态进行...