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...
一个由具有M混合成分的GMM近似的输出概率可以被指定为: p(x \mid \theta)=\sum_{i=1}^{M} \pi_{i} \mathcal{N}\left(x ; \mu_{i}, \Sigma_{i}\right) \\ 其中,\pi是混合成分的多项式分布,这样混合权重之和为1:\sum_{i=1}^{M} \pi_{i}=1。GMM的似然函数为: L(\theta \mid X_...
高斯混合模型(GMM) 高斯混合模型(GMM, Gaussian Mixture Model)是一种概率模型,用于表示一个由多个高斯分布(正态分布)混合而成的复杂分布。在语音识别中,我们通常使用GMM来建模在某一状态下的观测概率。 一个GMM由以下参数定义: HMM-GMM语音识别模型构建 1. 数据预处理 1.1 语音信号分帧 语...
基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用 gmm-hmm语音识别 本文记录在传统的语音识别中,训练GMM-HMMs声学模型过程中的公式推导过程。OutlineGMM - 混合高斯模型HMM – 隐马尔科夫模型Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法首先假设这里的训练数据,都做好了音素层面标记的(Label),即utterance的音素边界是已知的。
以下是HMM-GMM语音识别方法的基础知识: 1.隐马尔可夫模型(HMM):HMM是一种用于建模序列数据的统计模型。在语音识别中,每个语音片段被看作是一个由一系列隐含状态组成的序列,HMM模型用来描述这些状态之间的转移以及每个状态对应的观测值的概率分布。 2.高斯混合模型(GMM):GMM是一种用于建模连续观测值的概率分布的模型...
总结一下,GMM 用于对音素所对应的音频特征分布进行建模,HMM 则用于音素转移和音素对应输出音频特征之间关系的建模。 HMM 即为隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) HMM 脱胎于马尔可夫链,马尔可夫链表示的是一个系统中,从一个状态转移到另一个状态的所有可能性。但因为在实际应用过程中,并不是所有状态都是可...
在GMM-HMMs的传统语音识别中,GMM决定了隐马尔科夫模型中状态与输入语音帧之间的符合情况,和HMM用来处理在时间轴上的声学可变性(自跳转)。训练HMM需要用到Forward-backward算法(Baum-Welch算法),本质上是一种EM算法。 图为部分的状态-时间篱笆网络,为方便理解下面前向、后向概率。
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 gmmStates.updata(): 步骤三:GMM的EM步 add_gmm_count: 根据count获得多少帧对应一个状态,而这个状态对应着一个GMM,以这些帧的数据重新计算GMM参数。
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Hidde...
语音识别中的HMM-GMM模型:从一段语音说起 。HMM-GMM模型的参数 1、转移概率2、发射概率:因为我们使用GMM对发射概率建模,所以实际参数就是高斯分布中的均值和方差(这也是初学者容易迷糊的一个地方)。 总结:模型参数就是转移概率...;i2”、“h”、"ao3"中的某一个状态(3状态)的概率。 同时,需要额外说明的是...