1 HMM可以用5个元素来描述 2 HMM的三个主要问题 3 GMM-HMM模型的超参(列出主要的,可能需要通过交叉验证,或建模迭代来优化) 三、GMM-HMM语音识别模型的类型 1 根据训练集是否提供“人工标注的状态序列”,学习算法分为有监督学习和无监督学习。 2 根据语音单位不同,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语...
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}) ...
M(maximization)-step: 根据当前P(j|x) 计算GMM参数(根据fig4 下面的公式:) 其中 ②Training the params of HMM 前面已经有了GMM的training过程。在这一步,我们的目标是:从observation序列中估计HMM参数λ; 假设状态->observation服从单核高斯概率分布: 则λ由两部分组成: HMM训练过程:迭代 E(estimate)-step: ...
每一个都有我们需要向其分配概率的两个输出弧,以及我们需要进行估计的GMM/高斯曲线。为简单起见,我们将忽略转移概率(将它们全部设置为1)。实际上,转移概率对性能的影响很小。 步骤一:传入数据 输入:初始...字串的识别网络: 串接HMM随机数字串的解码网络: 第一帧可从任意一个数字的HMM的开始状态开始,对比所有路...
GMM的核心概念和建模过程如下：1. 核心概念： 拟合复杂数据集：GMM通过多个高斯分布的组合来拟合复杂数据集，解决单一高斯分布无法精确描述数据的问题。 多个高斯分布：理想情况下，数据可能服从多个高斯分布，每个分布描述数据集中的一部分。 概率密度函数：GMM的概率密度函数是各分量概率密度函数的加权求和，...
基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统 语音识别中GMM是一个对角的GMM,它的协方差为对角阵,这是因为在GMM-HMM语音识别中,一般使用MFCC特征,而MFCC特征各维特征是独立的,只需要对角阵就可以描述它,此外,对角GMM模型的参数量相对较少,所需的计算量也更少。
稍微说明一下:最下面的observation就是我们提取的特征。gmm-hmm就是把我们的特征用混合高斯模型区模拟,然后把均值和方差输入到hmm的模型里。 此外,dnn-hmm的模型图: 最后是dbn-hmm: 希望我寒假过来可以很好的解释这三个图,如果有人可以解释这三个图,欢迎和我联系,与我交流。谢谢…… ...
为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK(用htk完成简单的孤立词识别)的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的。不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节的,当然了,那需要有实战经验才行。下面总结以下几点,对其有个宏观...
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'，...
1. 在 GMM-HMM 模型中,GMM 主要用于( )。 A. 描述状态转移概率。 B. 描述观测值的概率分布。 C. 确定隐藏状态的数量。 D. 计算模型的似然度。 A. HMM 有隐藏状态和观测状态。 B. 隐藏状态之间的转移满足马尔可夫性质。 C. 观测状态只与当前隐藏状态有关。 D. HMM 可以直接观测到隐藏状态。 3. GMM-...