GMM声音识别的python实现 hmm gmm 语音识别 1.基础知识 语音识别技术就是让机器通过识别与理解把语音信号转换为相应的文本或命令的技术。 语音识别的难点:地域性、场景性、生理性、鸡尾酒问题(多人)。 语音识别任务分类:孤立词识别、连续词识别。 语音识别任务处理流程: 1)语音预处理 2)语音识别算法:传统GMM—HMM...
python实现基于gmm的说话人识别 gmm-hmm语音识别原理 本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。 Outline: 识别原理 统计学模型 系统框架 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...
第一步,将10个人身高平均分配,假设前5个一个身高分布,后5个是一个身高分布 第二步,根据最大似然估计方法分别估计这两个身高正态分布的均值方差,借助python计算 x1~(164.0,114) x2~(170.8,137.36) 第三步,根据这两个分布的参数,估计10个人身高分别属于哪个分布概率最大 绘制x1~(164.0,114)的概率密度函数 绘...
第一步,将10个人身高平均分配,假设前5个一个身高分布,后5个是一个身高分布 第二步,根据最大似然估计方法分别估计这两个身高正态分布的均值方差,借助python计算 x1~(164.0,114) import numpyasnp student_height=np.array([150,155,180,165,170]) student_mean=np.mean(student_height)print(student_mean)pri...
简单的GMM和HMM模型的Python实现,用于隔离数字识别。 此实现包含3个模型: 单一高斯:使用具有对角协方差的单一高斯对每个数字进行建模。 高斯混合模型(GMM):每个数字都是使用高斯混合模型来建模的,并通过扰动单个高斯模型进行初始化。 隐马尔可夫模型(HMM):每个数字由包含N个状态的HMM建模,其中每个状态的发射概率是具有...
借用python代码计算：X~均值(μ=167.4)、方差(σ^2=137.24)、标准差(σ=11.71)：（6）第五步中求出均值与方差，根据正态分布概率特点就可以计算出10W人(假设全国有10W人)的身高分布情况：155.69——167.4(μ-σ~μ)：=10000034.1%=34000人 167.4——179.11(μ~μ+σ)：=10000034.1%...
为了便于回顾,这里给出链接:python小课堂23 - 正则表达式(一) re模块的sub函数 sub:中文有代替的意思。使用re.sub()可以完成我们对原始字符串的替换操作! 先来看下官方函数的参... 官方MySQL解压版安装说明 MySQL解压版安装说明 一、 下载回来(我这里下的是5.6): MySQL5.6官方下载地址 zip格式,解压缩之后要...
[Python]自动、使用镜像网站自动和手动安装Numpy 直接安装numpy模块 使用镜像网站安装numpy 自行下载numpy之后安装 直接安装numpy模块 在cmd输入直接pip install numpy 若出现报错:ou are using pip version 18.1, however version 20.2.2 is available. You should conside... ...
本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和测试过程。这篇blog只回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?怎样用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 ...
Bi**er 上传1.72MB 文件格式 zip python HMM-GMM语音转文字系统详解 在自然语言处理领域,语音识别是关键技术之一,它使得计算机能够理解和处理人类的口头语言。本项目“hmm-gmm语音转文字”提供了一个基于Python实现的离线语音识别系统,利用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)和高斯混合模型(Gaussian Mixture ...