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...
3.2 EM算法在GMM模型中的参数求解过程 GMM模型就是高斯混合模型,具有如下形式的概率分布: 用文章开头男女生身高的例子来理解,假设观测数据y_j,j=1,2,…,N是这么生成的:依据概率\alpha_{k} 选择使用男生还是女生的高斯分布模型,即选择第k个高斯分布模型ϕ(y|θ_k),然后使用第k个分模型的概率分布生成观测数...
GMM-HMM方法(滑动查看解码) DNN-HMM方法(滑动查看解码) (点击查看大图) 实践项目 本门课程采用理论与实践相结合的教学方式,通过8个实践项目,让大家将课上所学知识,即学即用,通过亲自动手实践达到灵活掌握,融会贯通的效果。 (点击查看大图) 讲师阵容
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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 ...
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...
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