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) fig6. complete process from speech frames to a ...
首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别(Continuous Speech Recognition, CSR),意味着基于DTW(动态时间规整)的孤立词识别(Isolated Word Recognition)不在讨论范围内(out-of-date)。同时,整篇围绕自动语音识别解码过程(识别过程)展开的讨论的。 1.识别原理 首先明白,我们的语音是一种声波,是模拟信号,一般在电脑中保...
通常需要大量的数据来训练我们的声学模型。这样,我们最后的识别率才是理想。这步就是用马尔科夫模型的过程。具体的细节我暂时也写不清楚。我贴一个图,希望对你理解有好处。 稍微说明一下:最下面的observation就是我们提取的特征。gmm-hmm就是把我们的特征用混合高斯模型区模拟,然后把均值和方差输入到hmm的模型里。
主要涉及:语音和音频处理;音效;去噪和回声消除;机器学习和算法优化。
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《语音识别基本法 Kaldi实践与探索+语音识别原理与应用 2册 说话人语种情绪识别语音合成 解析GMM-HMM DNN-HMM和E2E框架书籍》,作者:语音识别基本法 Kaldi实践与探索+语音识别原理与应用 2册 说话人语种情绪识别语音合成 解析GMM-HMM DNN-HMM和E2E框架书籍唐政 著,出版社:
语音识别之DNN-HMM 文章目录 写在前面 DNN-HMM步骤:GMM-HMM中的HMMforce alignment embeded training 写在前面 最近做声纹识别,需要用到语音识别的知识,在此记录一下... 发射概率矩阵:语音中各个音素发射为每一帧的概率(GMM似然值,GMM-HMM获得概率输入DNN进行反向传播); 词性标注中每个词性发射为每个词的概率 ...
GMM-HMM语音识别原理详解。 本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。 1. 什么是Hidden Markov Model？ HMM要解决的三个问题： 1）Likelihood 2）Decoding 3）Training 2. GMM是什么？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？ 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1...
GMM-HMM语音识别原理详解。本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。1.什么是HiddenMarkovModel？HMM要解决的三个问题：1）Likelihood2）Decoding3）Training2.GMM是什么？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？3.GMM+HMM大法解决语音识别3.1识别3.2训练3.2.1TrainingtheparamsofGMM3.2.2Training...