一、前言深度学习时代之前,GMM-HMM(高斯混合-隐马尔科夫模型)语音识别模型是最主流语音识别模型。虽然,深度学习时代之后,GMM-HMM语音识别模型看起来已经过时了,但是,还是值得学习的,因为后续的语音模型是…
在智能家居领域,基于GMM的语音识别技术可以用于智能音箱、智能电视等设备的语音控制;在车载领域,可以用于车载娱乐、车载导航等系统的语音控制;在医疗领域,可以用于语音病历、智能问诊等系统,提高医疗服务的效率和质量。 三、HMM与GMM的结合使用 在实际应用中,HMM和GMM通常结合使用,形成一个完整的语音识别系统。HMM用于建...
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...
GMM-HMM语音识别原理 GMM(高斯混合模型)的基本原理: 高斯混合模型(GMM)是一种概率模型,它假设所有数据点都是由有限个高斯分布(也称为正态分布)生成的。 在GMM中,每个高斯分布都有自己的均值(μ)、协方差矩阵(Σ)和权重(π),权重表示了选择该高斯分布生成数据的概率。 GMM的目标是通过给定的数据集,估计出这些...
在GMM-HMMs的传统语音识别中,GMM决定了隐马尔科夫模型中状态与输入语音帧之间的符合情况,和HMM用来处理在时间轴上的声学可变性(自跳转)。训练HMM需要用到Forward-backward算法(Baum-Welch算法),本质上是一种EM算法。 图为部分的状态-时间篱笆网络,为方便理解下面前向、后向概率。
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) ...
count后HMM可以进行M步得到转移概率,这就是模型中的A参数。GMM则在count基础上进行E步计算后验概率,再进行M步得到新的均值和方差参数,这是模型中的B参数。 至于Π,就是[1,0,0,0...],一开始在状态一的概率是100%。 在语音识别应用中由于HMM是从左到右的模型,第一个必然是状态一,即P(q0=1)=1。所以...
GMM-HMM语音识别公式解释推导 简介基于GMM-HMM的ASR算法,文中图片公式来自网络,侵删。 传统ASR算法的目的是将一段 时域音频转换到文字,通常包括声学模型(AM,Acoustic Model)、发音词典(Lexicon)和语言模型(LM,… 出现了一个...发表于语音学习笔... HMM(1)---概率计算问题,前向后向算法 大纲:1、隐马尔可夫模...
3. GMM+HMM大法解决语音识别 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) fig6. complete process from speech frames to a state sequence ...
首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别(Continuous Speech Recognition, CSR),意味着基于DTW(动态时间规整)的孤立词识别(Isolated Word Recognition)不在讨论范围内(out-of-date)。同时,整篇围绕自动语音识别解码过程(识别过程)展开的讨论的。 1.识别原理 ...