模型的建模即是利用GMM对每个说话人的声音特征进行建模,同时利用UBM对全局声纹特征进行建模。通过将每个声音特征与GMM和UBM模型进行比对,可以得到该声音特征在每个模型下的概率分布,从而实现声纹的识别。 三、GMM-UBM模型实际应用 实现GMM-UBM模型 在Python语言中,我们可以使用开源的声纹识别库`pyAudioAnalysis`来实现G...
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...
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...
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...
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...
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...
本来今天是要学习i-vector的,但是在学习过程中,发现缺乏了关于声纹识别的一个重要前置条件,所以先讲一下GMM-UBM系统框架。 这篇内容干货不多,主要是对声纹识别中i-vector理解的一个前置补充,大家可以选看。 一、前言 声纹识别,也称做说话人识别,是一种通过声音来判别说话人身份的技术(pretty cool, right?)。
GMM-UBM模型是一种常用的说话人识别模型,它采用高斯混合模型(GMM)来描述每个说话人的声纹特征,同时引入通用背景模型(UBM)来对所有说话人的语音数据进行建模。该模型通过训练大量数据来学习每个说话人的独特特征和语音模式,从而实现对说话人的准确识别。 三、GMM-UBM模型在说话人识别系统中的应用 在说话人识别系统中,...
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,
过程如上图左所示 使用GMM-UBM的方法如上图右所示,首先用背景数据训练一个UBM模型,然后用目标用户数据对GMM模型进行自适应。 MAP自适应算法(1)使用目标说话人的训练数据计算出...数据在这个模型上进行参数的微调即可。GMM-UBM模型最重要的优势就是通过MAP算法对模型参数进行自适应,不必调整目标用户GMM的所有参数...