EM算法是在给定确定数量的混合分布成分情况下去估计各个分布参数最通用的方法。 该算法分为两个阶段,E阶段为期望计算阶段,M为最大化阶段,针对高斯混合分布的EM算法参数更新公式为: 由上可以看出,这些公式本质上是对整个采样数据的加权平均的均值和协方差。 GMM建模声学特征的理解 原始的语音数据经过短时傅立叶变换...
而EM算法就是为了解决,已知一组样本,假设有K类,估计合适的参数\theta_{k}(\pi_{k},\mu_{k},\sigma_{k}),使得样本在该组参数上可以获得最大的概率。 为此,引入隐变量\gamma_{jk},表示第j个样本属于第k类的概率: \gamma_{jk}=p(z=k|y_{j};\theta)=\frac{p(z=k,y_{j}|\theta)}{\sum_...
根据前面所说EM算法，计算欧式距离后可重新分配帧数所属状态,15帧与均值(13.497,-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...
总结下EM算法,首先第一步,E步骤,随机初始化模型参数θold,计算当前潜在变量的后验概率分布p(Z|X,θold),让q(Z)等于这个分布。第二步,对∑Zp(Z|X,θold)lnp(X,Z|θ)关于θ进行最大化,得到新的参数值θnew。反复进行这个迭代的过程,直到参数的改变小于某个阈值,即参数收敛。 HMM部分待更新~...
M-step利用这些概率更新高斯分布参数。重复这两个步骤直至参数收敛，实现数据集的聚类。分类任务中，优化后的高斯分布参数使得样本在模型上获得最大概率。具体步骤包括初始化GMM模型（如使用K-means聚类）、执行EM算法训练模型，最终利用贝叶斯公式计算输入语音属于某个说话人的概率，实现说话人识别。
EM算法训练single Gaussian-HMMs,在E-step计算Q函数中固定的数据依赖参数γt(j)(for GMM),ξt(i,j)(for HMM transition);在M-step更新GMM,HMM模型参数。这里可能有点misnomer,因为这里并没有很明显的体现出expectation maximization的过程,是因为前人已经帮你计算出来了。具体怎么确定依赖参数,和如何重估出模型参...
这一个过程就是EM算法。step1和step3对应E步,step2对应M步。 这一过程涉及到的公式可以参考爱丁堡的语音识别课件:http://59.80.44.98/www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/asr/2018-19/asr03-hmmgmm-handout.pdf 到这里,我们就从宏观层面把语音识别的HMM-GMM建模过程讲完了。为了方便讲解,我们这里是用单音素为...
HMM 参数估计方法: 最大似然 :Baum-Welch 算法 贝叶斯:最大后验 判别训练:MMI,MCE,MPE,sMBR Baum–Welch 算法 HMM训练问题的标准算法,又称前向后向算法,是 EM 算法的特例。 后向算法的表示和前向算法类似,而后向概率 βt(i)βt(i) 表示的是在给定 tt 时刻状态为 ii,看到时刻 t+1 到时刻 TT 观察序...
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...
采用Baum‑Welch算 法(EM算法)对各个参数进行优化迭代,引入前向概率α(i)=p(o,o ,...,o ,q =s |λ),以 t 1 2 t t i 及后向概率β(i)=p(o ,o ,...,o |q=s ,λ),具体公式如下: t t+1 t+2 T t i [0049] α(i)=πb (o),1≤i≤N (4) 1 i i 1 [0050] [0051] ...