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,...
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...
基本上，理解了HMM和GMM，就能基本理解语音识别中GMM和HMM的相互关系了。
GMM-HMM:给定MFCC特征X时,计算每一个状态产生x的概率p(x|a)、p(x|b)...,然后最大的概率就是其对应的状态 DNN-HMM:给定MFCC特征X时,直接计算x属于每一个状态的概率p(s|x),最大值就是对应的状态。 p(a)是训练集中每个状态出现的概率。
基于高斯混合模型(GMM)的语音识别识别过程:将待识别语音信号进行预处理和特征提取;将其与GMM模型进行匹配;通常使用基于HMM模型的方法,将语音单元的GMM模型连接成一个完整的语音模型。后处理:语音端点检测、语音去重、词图剪枝等。 基于高斯混合模型(GMM)的语音识别基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别基于Confomer模型的语...
简单的GMM和HMM模型的Python实现,用于隔离数字识别。 此实现包含3个模型: 单一高斯:使用具有对角协方差的单一高斯对每个数字进行建模。 高斯混合模型(GMM):每个数字都是使用高斯混合模型来建模的,并通过扰动单个高斯模型进行初始化。 隐马尔可夫模型(HMM):每个数字由包含N个状态的HMM建模,其中每个状态的发射概率是具有...
hmm模型matlab代码HMM-GMM 这是我个人实现的隐马尔可夫模型和高斯混合模型,这是统计机器学习中的两个经典生成模型。 HMM是在无监督的情况下进行训练的,代码实现了前向后退算法,以在给出部分/全部观测值的任何时间步长计算状态的边际概率,而Baum-Welch算法则用于估计初始概率分布,过渡和排放概率分布。 对于此示例,观察...
一种基于GMM和HMM的步相检测方法 下载积分: 500 内容提示: (19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111161656.8(22)申请日 2021.09.30(71)申请人 燕山大学地址 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号(72)发明人 童凯 王晖 张倩倩 钤坤苗 王涛...
本发明涉及互联网技术领域,公开了一种融合GMM模型和HMM模型的婴儿哭声检测方法,包括以下步骤:建立短哭声数据模型C1;建立中哭声数据模型C2;建立长哭声数据模型C3:将上述得到的每种哭声数据模型,分别针对多条婴儿哭声声音进行识别训练测试,通过训练得到其对应的HMM模型;建立短噪声数据模型N1;建立中噪声数据模型N2:建立长噪...
7.鉴于以上现有技术的缺点,本发明提供一种基于gmm-hmm的卷积码解码方法和系统,针对现有方法存在的问题,本发明重建了基于模型的解码器并通过参数训练表征信道状态信息,从而将基于模型的方法和基于经验的方法相结合,在不增加计算复杂度的条件下兼顾了信道变化的影响。8.为了实现上述目的,一方面,本发明提供了一种基于gmm-...