应用: UBM用于建模整个数据集中存在的变异性,从而允许识别特定说话者的特征。 GMM-UBM框架: 训练: 使用各自的特征向量训练个体说话者的GMMs。同时,使用所有说话者的特征向量训练UBM。 适应: 为了识别特定说话者,通过使用UBM的信息,对GMMs进行调整以更好地匹配该说话者的特征。 说话者识别: 鉴别: 一旦训练和调整了G...
说白了,只是一个大的GMM,那么训练UBM也就是训练GMM,所用算法采用的是EM算法。 GMM中,从说话人语音抽出来的D维特征矢量对应的似然率可用K个高斯分量表示: 其中是第K个高斯分量的权重, 所以,整个高斯模型可以用模型参数 i=1,2...m来表示。 2 参数调整算法 EM算法 现在的问题是如何根据已知的T个特征矢量(t...
GMM-UBM系统框架 最初用的特征是声学特征MFCC,这个东西我不太熟,只知道它是从wav或者其它格式语音文件直接提出。 有了特征就可以建立模型了,这里我们的模型叫做“高斯混合模型”。不同说话人的差异主要表现在其短时语音谱的差异,而这又可以用每个说话人的短时谱特征所具有的概率密度函数来衡量。高斯混合模型GMM将空...
GMM-UBM模型最重要的优势就是通过MAP算法对模型参数进行估计,避免了过拟合...,通过自适应算法(如最大后验概率MAP、最大似然线性回归MLLR等)突出了说话人的个性特征,得到目标说话人模型。 GMM-UBM本质上是一种自适应的思想,也是深度学习领域的fine turning思想 声纹识别之I-Vector GMM-UBM系统框架。但是在实际...
他将空间分布的概率密度用多个高斯概率密度函数的加权来拟合,可以平滑的逼近任意形状的概率密度函数,GMM规模越大,表征能力越强,但是在实际中语音数据很少,这导致无法训练出高效的GMM模型,所以引入GMM-UBM GMM-UBM: GMM-UBM是一种对GMM的改进方法,当无法从目标用户收集足够的语音,但可以从其他地方收集到大量非目标...
声纹识别GMM-UBM 背景: 说话人识别过程主要有三个模块,分别为:特征提取,模型训练以及模式匹配与判决。训练模块的内容是:从说话人提供的若干语音中 提取能反映个性的特征,并为其建立说话人模型,等待识别模块调用;识别模块的内容是:提取 待测语音特征并判断待测语音的身份。 GMM(高斯混合模型)–用多个高斯...
在这些场景中,GMM-UBM和联合因子分析同样发挥着关键的作用,它们帮助语音识别系统准确地识别出医生和护士的语音指令,并将其转换为相应的操作指令,从而提高了医疗工作的效率和准确性。 总的来说,GMM-UBM和联合因子分析是两种重要的语音识别方法。它们通过不同的方式处理声学特征和信道特性,提高了语音识别的准确性和鲁棒...
在说话人辨认任务中,高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model,GMM-UBM)采用帧向量进行建模和识别,突出了说话人个性特征,但受信道影响较大;支持向量机(support vector machine,SVM)利用帧向量在空间中分布的高斯混合的均值进行建模和识别,对信道的鲁棒性较好,但对说话人的个性体现...
代码及课件https://gitee.com/yuhong-ldu/speech-processing/tree/master/GMM-UBM, 视频播放量 3670、弹幕量 1、点赞数 48、投硬币枚数 45、收藏人数 87、转发人数 40, 视频作者 bugyu_ld, 作者简介 python与人工智能,智能语音处理,相关视频:声纹识别-GMM-UBM-数据准备,
在MATLAB中训练GMM-UBM(高斯混合模型-通用背景模型)模型是一个涉及多个步骤的过程。以下是一个详细的步骤指南,包括必要的代码片段: 准备GMM-UBM模型所需的数据集: 确保你有一个适当的数据集,通常包括语音信号的特征向量(如MFCC特征)。 在MATLAB中加载和预处理数据: 加载数据,并可能进行归一化或特征选择等预处理...