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...
1、GMM-HMM声学模型 经典的声学模型要数GMM-HMM,我们熟知的创业导师李开复先生的成名作SPHINX系统,其核心框架就是GMM-HMM框架,其中GMM(高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模,HMM(隐马尔可夫模型)则对语音的时序进行建模,详细的框架如下图所示。 其中状态序列使用HMM进行建模,相关原理介绍详见《隐马尔科夫模型(HMM...
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与HMM的不同之处,仅在于发射矩阵 \left[ b_j(o_t) \right] 的描述,其中HMM采用统计计数的方法,而GMM-HMM使用GMM进行描述。在GMM-HMM的训练中,给定 C 个...
2、拉格朗日乘子法; 3、KMeans聚类算法、混合高斯分布模型(GMM)和隐马尔可夫(HMM)模型。 首先,EM算法的E是,Expectation,指的是期望;M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样,EM算法分两步走,E步骤和M步骤。 在正式讲EM算法之前,我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样本,已知它们是从混合...
转载地址:http://blog.csdn.net/davidie/article/details/46929269 最近几天钻研了语音处理中的GMM-HMM模型,阅读了一些技术博客和学术论文,总算是对这个框架模型和其中的算法摸清了皮毛。在这里梳理一下思路,总结一下这几天学习的成果,也是为以后回顾时
3. GMM+HMM大法解决语音识别 <!--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) ...
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。 MLLR(最大似然线性回归):算法核心思想是将原模型的参数进行线性变换后再...
总结来说HMM-GMM模型参数就是转移概率、混合高斯分布的均值、方差 EM算法嵌入到整个GMM-HMM中完成模型参数的更新 1、如何将一段语音转换为想要表达的意思? 先介绍两个概念: 音素,汉语中一般使用声母与韵母作为音素集; 状态,可以理解为比音素更小的语音单位,习惯上把音素分为三个状态(初始、稳定、结束) ...
GMM+HMM算法 语音识别就分为三步:第一步,把帧识别成状态(难点)。第二步,把状态组合成音素。第三步,把音素组合成单词。第一步可以当做gmm做的,后面都是hmm做的。 声学模型:描述一种语言的基本单位被称为音素Phoneme,例如BRYAN这个词就可以看做是由B, R, AY, AX, N五个音素构成的。英语中貌似有50多个音...
该系列《深入浅出GMM-HMM模型(上中下)》是介绍gmm-hmm(高斯混合-隐马尔可夫模型)理论和应用的文章,会结合实际应用中的各种任务来进行实例化说明,包括但不限于NLP任务中的NER(命名实体识别)、POS(词性标注)对HMM(Hidden Markov Model)的使用,VPR(声纹识别)中GMM模型的使用,以及ASR(自动语音识别)中的GMM-HMM模型...