DNN-HMM不需要对声学特征所服从的分布进行假设,使用的特征是FBank,这个特征保持着相关性。 DNN的输入可以采用连续的拼接帧,因而可以更好地利用上下文的信息。 GMM是生成模型,采用无监督学习,DNN是判别模型,采用有监督学习。 DNN输出向量的维度对应HMM中状态的个数,通常每一维输出对应一个绑定的triphone状态。 (D...
而随着深度学习的兴起,使用了接近30年的语音识别声学模型HMM(隐马尔科夫模型)逐渐被DNN(深度神经网络)所替代,模型精度也有了突飞猛进的变化,其中声学模型模型结构经历了从经典的GMM-HMM,到DNN-HMM,再到DNN+CTC的转变,本文列出了其中的常见模型,权当是一篇导读性质的文章,供大家学习时参考。
假设整个系统有如上图的特征向量和三个状态,我们就可以建立一个输出为3的神经网络,这里GMM就替换成了DNN。 DNN-HMM语音识别系统 建模训练 原始语音经过特征提取以后得到相应的13维的频谱特征(Fbank or MFCC),频谱特征经过神经网络DNN做一个状态上的分类模型,对于任何一段语音的训练数据来讲,我们有语音和其对应的lab...
一、DNN-HMM GMM-HMM 建模能力有限,无法准确的表征语音内部复杂的结构,所以识别率低;用DNN代替GMM来进行观察状态概率的输出,实现DNN-HMM声学模型框架,大大提高了识别率。 1、区别:GMM是生成模型,采用无监督学习,DNN是判别模型,采用有监督学习 HMM使用的特征是 MFCC ,DNN-HMM使用的特征是 FBank 2、DNN-HMM步骤:...
神经网络-隐马尔科夫模型(DNN-HMM)利用DNN的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理,在很多大规模任务中,其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。DNN:特征的学习能力,估计观察特征的概率,预测状态的后验概率。HMM:描述语音信号的序列变化,预测后面的序列。DNN-HMM语音识别声学信号使用HMM框架建模,每个...
1 Introduction语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型 2 Problem Statement模型输入:语音信号(音频) X 文字内容: Y 模型输出:文字内容 \hat{Y} 使得 \hat{Y} = \matho…
1. DNN-HMM语音识别系统 2. 深度神经网络 前馈神经网络FNN 卷积神经网络CNN CNN TDNN 循环神经网络RNN LSTM 混合神经网络 3. 总结 4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上,加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示:...
从GMM-HMM到DNN-HMM GMM-HMM 1. 语音识别总体框架 首先,如下图所示是一个常见的语音识别框架图,语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成,分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。这里我们要探讨的GMM-HMM模型属于其中的声学模型。
DNN是判别模型，因为它直接对给定观测值后状态的分布 P(X|Y) 进行建模。在 HMM-DNN 这个框架中，DNN...
2.用CD-DNN-HMM解码解码使用贝叶斯公式:p(w)是语言模型(LM)概率,p(x|w)是声学模型(AM)概率...,DNN估计输入特征的观测概率。在给定声学观察特征的条件下,用DNN的每个输出节点来估计连续密度HMM的某个状态的后验概率。 早期对上下文相关(音素状态绑定)的后验概率建模为: 或 Xt是t时刻的声学观察 ...