1 HMM可以用5个元素来描述 2 HMM的三个主要问题 3 GMM-HMM模型的超参(列出主要的,可能需要通过交叉验证,或建模迭代来优化) 三、GMM-HMM语音识别模型的类型 1 根据训练集是否提供“人工标注的状态序列”,学习算法分为有监督学习和无监督学习。 2 根据语音单位不同,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语...
HMM-GMM(Hidden Markov Model - Gaussian Mixture Model)是语音识别中的经典模型之一。它结合了隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的优点,用于建模语音信号的时间序列特性和观测值的概率分布。 原理 隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM, Hidden Markov Model)是一种统计模型,用于描述一个系统通过一系列隐状...
在语音识别中,语音信号可以看作是一系列的观测值,而其背后隐藏着的语音的状态(如音素、单词等)则形成了状态序列。HMM能够建立起这两者之间的概率关联。它通过对大量语音数据的学习,确定不同状态之间的转移概率以及每个状态产生观测值的概率分布。在识别过程中,根据输入的语音观测序列,计算出最有可能产生该序列的状态...
在语音识别中,HMM可以用来描述语音信号的动态特性,将声学特征作为观测序列,将发音作为状态序列。二、非特定人孤立词语音识别非特定人孤立词语音识别是指系统能够识别不同人的孤立词汇,例如“打电话”、“发短信”等。这种识别技术需要解决两个主要问题:如何降低不同人语音特征的差异性和如何提高系统的识别精度。为了解决...
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…
二、转折点：发现听脑AI这个神器 后来和同行聊天，听他们推荐了听脑AI。当时想，死马当活马医吧，下载试了试。打开软件，界面简洁，语音识别按钮一眼就能看见。正好第二天有个需求讨论会，我就带着它上“战场”了。点击开始录制，把手机往桌上一放，全程没管。会议结束，打开软件一看，文字已经整整齐齐转好了...
对比不同高斯分量下模型识别准确率。HMM状态数的改变会影响识别效果。对不同状态数组合进行多次实验测试。采用动态时间规整算法对齐语音序列。该算法在处理语音时长差异上效果良好。实验考虑环境噪声对语音识别的干扰。模拟不同强度噪声环境进行测试。对带噪语音进行降噪预处理操作。对比降噪前后模型的识别性能变化。说话者...
3. GMM+HMM大法解决语音识别 我们获得observation是语音waveform, 以下是一个词识别全过程: 1)将waveform切成等长frames,对每个frame提取特征(e.g. MFCC), 2)对每个frame的特征跑GMM,得到每个frame(o_i)属于每个状态的概率b_state(o_i) fig6. complete process from speech frames to a state sequence ...
一、每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM HMM 语音识别 语音识别 拟合 权值 GMM语音识别代码 hmm语音识别流程 1. 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统问题简化,我们考虑(0-9)数字识别。整体思路:训练阶段,对于每个词用不同的音频作为训练样本,构建一个生成模型P ( X ∣ W ) P(X|W),W是词,X是...
10.2HMM基本原理及在语音识 2 别中的应用 1 数字语音处理及MATLAB仿真张雪英编著 10.1概述 语音识别以语音为研究对象，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学，以及信号处理等诸多领域，最终目的是实现人与机器进行自然语言通信，用语言操纵计算机。语音识别系统可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别...