GMM-HMM使用GMM描述状态到帧的生成关系。对于某个状态sj,其通过GMM产生第t个语音信号帧(通常表示为MFCC,Fbank特征向量),即状态sj对应K个多维高斯分布,则第t帧的出现概率(发射概率)为 b_j(o_t)=\sum_{k=1}^{K}c_{jk}N(o_t|\mu_{jk},\Sigma_{jk}) ...
一般来说,GMM-HMM模型包含以下几个部分的参数: 高斯混合模型(GMM)参数:GMM用于对观测数据进行建模,通常由多个高斯分布组成。每个高斯分布都有均值向量和协方差矩阵作为参数。如果GMM中有K个高斯分布,那么GMM参数的数量就是2K(每个高斯分布的均值向量和协方差矩阵)。 隐马尔可夫模型(HMM)参数:HMM用于对状态序列进行建模...
因此,GMM可以用于建模不同状态下的音频信号的概率分布。 而语言模型则通常采用隐马尔可夫模型(HMM)来描述文本序列的概率分布。HMM是一种基于状态转移的概率模型,它假设文本序列是由一些状态序列产生的,每个状态都对应一个字符或单词。HMM可以用于建模文本序列中字符或单词的概率分布,以及字符或单词之间的转移概率。 在语...
在语音识别中,什么是GMM-HMM模型? A、基于生成式模型和判别式模型的语音识别方法 B、基于深度学习和隐马尔可夫模型的语音识别方法 C、基于全局模型和局部模型的语音识别方法 D、基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型的语音识别方法 正确答案:基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型的语音识别方法...
1. 计算输入MFCC序列X属于每个GMM-HMM的概率,最大的概率即是预测得到的triphone三因子。 2. 计算X输入每一个GMM-HMM的概率时,同样先进行对齐alignment(确认X中哪些序列属于状态s1、s2、s3),穷举所有的对齐方式,然后概率相加。 下图是一个示例计算GMM-HMM产生X的概率,列了2个对齐,a、b、c是HMM的三个状态。
没有考虑HMM中所有可能的路径来计算每个帧处每个弧的后验计数,而是使用维特比解码来找到HMM中的单个最可能路径。 步骤一:传入数据 输入:初始GMM参数、Viterbi解码的最优状态序列、音频数据、迭代次数 输出:新GMM参数 步骤二:HMM的E步:hard count ...
HMM-GMM架构 模型自适应:由于各地口音、采集设备、环境噪声等音素的差异,已训练过的GMM-HMM很可能和新领域的测试数据不匹配,导致识别效果变差,需要做自适应训练。 MAP(最大后验概率估计):算法本质是重新训练一次,并且平衡原有模型参数和自适应数据的估计。
3. GMM+HMM大法解决语音识别 我们获得observation是语音waveform, 以下是一个词识别全过程: 1)将waveform切成等长frames,对每个frame提取特征(e.g. MFCC), 2)对每个frame的特征跑GMM,得到每个frame(o_i)属于每个状态的概率b_state(o_i) fig6. complete process from speech frames to a state sequence ...
随着语音识别技术越来越热,声学模型的训练方法也越来越多,各种组合和变化也是层出不穷,而随着深度学习的兴起,使用了接近30年的语音识别声学模型HMM(隐马尔科夫模型)逐渐被DNN(深度神经网络)所替代,模型精度也有了突飞猛进的变化,其中声学模型模型结构经历了从经典的GMM-HMM,到DNN-HMM,再到DNN+CTC的转变,本文列出了...
1. 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统 问题简化,我们考虑(0-9)数字识别。整体思路: 训练阶段,对于每个词用不同的音频作为训练样本,构建一个生成模型P ( X ∣ W ) P(X|W),W是词,X是音频特征 解码阶段:给定一段音频特征,经过训练得到的模型,看哪个词生成这段音频的概率最大,取最大的那个词作为识别结果。