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…
其中,c_{jk}表示在状态s_j中,第k个高斯分布的权重;\mu_{jk}和\Sigma_{jk}表示在状态s_j中,第k个高斯分布的均值和方差。由上可知,每个状态使用K个高斯分布描述其产生的语音信号帧,因而整个GMM-HMM模型共包含K\times N个高斯分布。 4. GMM-HMM模型的训练 ...
GMM-HMM(Gaussian Mixture Model - Hidden Markov Model)是一种常用的统计模型,常用于语音识别、自然语言处理等领域。下面是关于GMM-HMM中的参数数量...
GMM - HMM可以作为一种预训练模型,为深度学习模型提供初始的特征表示。例如,在语音识别中,可以先使用GMM - HMM对语音数据进行建模,提取出一些具有代表性的特征,然后将这些特征作为深度学习模型(如循环神经网络、卷积神经网络等)的输入,从而加速深度学习模型的训练过程,提高模型的性能。 与深度学习模型的级联 可以将GMM...
模型构建: 初始化HMM模型,设置状态数和混合高斯数。 模型训练: 使用Baum-Welch算法训练HMM-GMM模型。 解码: 使用Viterbi算法结合语言模型进行解码。 补充 KenLM语言模型 KenLM 是一个用于快速语言模型训练和查询的工具,特别适用于自然语言处理和语音识别任务。 1. 安装 KenLM 安装依赖项: 在安装 KenLM 之前,需要确保...
而隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)作为语音识别中的关键技术,发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨这两种模型在语音识别中的应用与实践。 一、HMM在语音识别中的应用 1. HMM基本原理 隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型,用于描述一个隐藏的马尔可夫过程产生的观测序列的概率分布。在语音识别中,HMM主要用于...
最大似然估计:使用概率模型,找到模型中的参数能够以较高概率产生观察数据;简单来说就是给定一组观察数据评估模型参数的方法。 比如:要统计全国成年人的身高分布情况,测量全部人口的身高耗费人力物力,假设身高服从正态分布,抽取1000人(抽取样本太少估计出的参数会不太准确),根据这1000人的身高分布估计全国人口的身高分...
每一个state有一个GMM,包括k个高斯模型參数。如”hi“(k=3): PS:sil表示silence(静音) fig3. use GMM to estimate the probability of a state sequence given observation {o1, o2, o3} 当中,每一个GMM有一些參数,就是我们要train的输出概率參数 ...
【摘要】 在人脸识别系统中,GMM-HMM模型可以用来处理人脸的动态变化和特征分布,尤其适用于视频序列中的人脸识别。它结合了**高斯混合模型(GMM)对特征分布的建模能力和隐马尔科夫模型(HMM)**对状态变化的时序建模能力,从而能够有效处理人脸的表情变化、姿态变化以及光照变化等问题。 1. 技术背景与挑战人脸识别通常分为...
本文出自公众号“AI大道理”，深入解析了GMM-HMM声学模型在语音识别中的应用与挑战。传统的基于GMM的孤立词识别系统以单词为单位训练，如0-9数字，但扩展词汇量需重新训练，且预测时需计算大量模型，限制了其在大词汇量场景的实用性，主要适用于小词汇量环境。对于连续语音，如电话号码中的'one two'，...