Python 3 并安装相应库 kenlm 语言模型安装应用 CMU 发音词典 LibriSpeech 数据集训练 Linux OS 数据预处理: 分帧并提取MFCC特征。 将特征存储为文件以便后续使用。使用python_speech_features库提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征: 语言模型与字典: 加载预训练的语言模型(KenLM)。 加载CMU发音词典,并生成状态到...
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...
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...
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%=34000人 ...
import python_speech_features as mfcc from scipy.io import wavfile import os import python_speech_features as mfcc from scipy.io import wavfile from hmmlearn import hmm import numpy as np def extract_mfcc(full_audio_path): sample_rate, wave = wavfile.read(full_audio_path) mfcc_features =...
python中调用R语言配置rpy2 python使用rpy2时,需要安装rpy2 安装rpy的方法: 1.pip install rpy2 2.pip 不能直接安装时,采用源代码进行安装 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/,查找到rpy2的下载路径,如下: 我的python版本是python 3.7的版本,我选择了最新版本rpy2‑2.9.5‑cp37‑cp37m‑win...
python使用rpy2时,需要安装rpy2 安装rpy的方法: 1.pip install rpy2 2.pip 不能直接安装时,采用源代码进行安装 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/,查找到rpy2的下载路径,如下: 我的python版本是python 3.7的版本,我选择了最新版本rpy2‑2.9.5‑cp37‑cp37m‑win... ...
GMM-HMM(高斯混合模型-隐马尔可夫模型)是一种结合了隐马尔可夫模型和高斯混合模型的语音识别技术。下面是一个使用Python实现的简单GMM-HMM语音识别示例: import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.mixture import GaussianMixture from keras.models import Sequential from keras.layers ...
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%...