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,已知它们是从混合高斯分布中采样得到的...
自动语音识别ASR并不是一个单纯的算法,而是是一个包含很多部分的复杂框架,其中有声学模型Acoustic model,语音模型Language model等等。虽然近年来基于神经网络的算法越来越流行,然而基于隐马尔可夫模型Hidden …
现代通常使用MFCC特征与高斯混合模型(GMM)分类器。HMM序列分类模型通过序列识别过程学习两种概率。一种是当前帧特征对应状态的概率（GMM中的均值向量与协方差矩阵），另一种是状态间转换的概率（状态转移概率）。序列识别过程采用Viterbi方法选择每帧概率最高的状态。训练过程通过每训练样本及对应句子不断迭代...
目前,越来越多的同学开始加入到语音识别的学习之中,但语音识别融合了数学与统计学、声学、语言学、计算机与人工智能等多个学科,对于工程师来说,系统地获取有关语音识别的资料和信息,尚有一定的难度。 语音算法精品课(4h) ☆ 语音识别算法:从GMM-HMM到端对端 ☆ 嵌入式系统的搭建 ☆ 说话人识别算法:从序列建模...
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把李航老师《统计学习方法》的后几章的算法都用java实现了一遍,实现盒子与球的EM算法,扩展到去GMM训练,后来实现了HMM分词(实现了HMM分词的参数训练)和CRF分词(借用CRF++训练的参数模型),最后利用tensorFlow把BiLSTM+CRF实现了,然后为lucene包装了一个XinAnalyzer -
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...
在这个项目中,我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明,通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。 在运行这些程序之前,请先准备好训练和测试数据。 TIDIGITS 数据库的摘录可以从这个链接获得: http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recogniti...
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三、EM算法在求解HMM和GMM中的求解 3.1 EM算法在抛硬币模型中的参数求解过程 问题背景是如果有三枚硬币abc,他们出现正面的概率分别为π,p,q,我们先抛掷a硬币,如果是正面,则用b抛掷,如果是反面,则用c抛掷,然后记录下b或者c抛出来的结果。现在得到观测结果为1、1、0、1、0、0、1、0、1、1。问如何估计三个...