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...
1. 每个triphone三音子对应一个GMM-HMM。训练时先对齐 找到每个triphone(GMM-HMM)的音频特征MFCC序列X, 2. 还要分别确定MFCC序列X里哪些序列属于当前GMM-HMM状态s1、s2、s3。 3. 确认好每个状态s(GMM)对应的特征序列后,即可由EM算法进行训练更新HMM-GMM的参数。 predict预测阶段: 1. 计算输入MFCC序列X属于每个...
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...
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...
篇名 基于GMM-HMM和深层循环神经网络的复杂噪声环境下的语音识别 来源期刊 制造业自动化 学科 工学 关键词 隐马尔科夫模型 深层循环神经网络 抗噪混合模型 MATLAB 年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 设计与应用 研究方向 页码范围 142-146 页数 5页 分类号 TN912.34|TH18 字数 4275字 语种 中文 DOI 五维...
语音识别基本法 Kaldi实践与探索+语音识别原理与应用 2册 说话人语种情绪识别语音合成 解析GMM-HMM DNN-HMM和E2E框架书籍¥196.12 (9.04折) 降价通知 定价¥217.00 暂无评分 0人评分精彩评分送积分 作者 唐政,房大伟 查看作品 出版 清华大学出版社 查看作品 分类 图书>计算机/网络>程序设计>其他 ...
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。
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 -
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。