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...
其中,c_{jk}表示在状态s_j中,第k个高斯分布的权重;\mu_{jk}和\Sigma_{jk}表示在状态s_j中,第k个高斯分布的均值和方差。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 ...
说回声学模型,MFA沿用Kaldi的GMM-HMM声学模型架构,训练声学模型步骤如下: (1)单音Monophone GMM模型先训练,进行第一次对齐; (2)三音Triphone GMM模型,对音素周围context考虑在内去训练,进行第二次对齐; (3)Speaker Adaption,去学习每个说话人的声学特征转换,以便模型更贴合现有数据集。 图:GMM-HMM模型在语音上的...
在HMM框架下,我们假设状态序列是一个马尔可夫过程。为了推导出HMM,我简单地用带有发射模型的马尔可夫链来指定生成观察概率。或者我们可以把它看作是一个混合模型,其中的状态不再是独立产生的,而是一个马尔可夫过程。 图(左)显示了一个跨时间的HMM的结构。图(右)HMM用马尔可夫链的状态转移框架描述天气。在该图中,...
通过在单音素GMM-HMM模型上viterbi算法得到与输入 对应的最佳状态链,就是得到对齐的结果。 对每个音素的每个state建立一颗属于他们自己的决策树,从而达到状态绑定的目的。 从根节点经过一些列的问题,相近(相似度高)的(绑定)三音素到达同一个叶子节点。 决策树建立的基本单元是状态,对每个三音子的每个state建立一颗属...
GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类;HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的看出来的(除非你有透视眼),所以叫Hidden...
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 ...
而在这背后,隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)作为传统语音识别技术的两大基石,发挥了至关重要的作用。本文将带您走进这两个模型的世界,解析它们在语音识别中的应用与实践。 隐马尔可夫模型(HMM) 定义与原理 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,用于描述一个隐藏的马尔可夫过程产生的观测...
一,GMM基本概念: GMM模型的想法,就是想通过多个高斯分布去拟合一个高斯分布无法拟合的数据。如下图所示,如果用一个高斯分布的参数去建模这批数据,那最终得到的高斯分布就是如图一。虽然高斯分布的均值和方差是有这批数据计算得到,原则上,在均值附近样本出现的概率应该是最大的,即椭圆形的中心应该有很多样本点,但是...
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 ...