这样也能构成一个自下而上的前馈深层且具有区分性的DNN,并能得到其网络参数的一个有效初值,可以对其进行进一步的基于BP算法的有监督精调训练。 对DNN首先进行无监督的预训练,然后进行有监督的调整是DNN-HMM声学模型能够成功应用于语音识别任务,并在性能上超越GMM-HMM的主要原因之一。无监督预训练避免了有监督训练时...
HMM中有一个高斯混合模型。我们想把它用DNN取代掉。高斯混合模型是给定一个状态,预测声学特征向量的分布,即$P(x|a)$。而DNN是训练一个State的分类器,计算给定一个声学特征下,它是某个状态的概率,即$P(a|x)$。我们用贝叶斯定律,可以得到$P(x|a) = \frac{P(a|x)P(x)}{P(a)}$。$P(a)$可以通过...
链式求导法则: y=f(x), z=g(y), 则 \frac{d z}{d x}=\frac{d z}{d y} \frac{d y}{d x} $$ 训练流程 #model: NN model,such as DNN# theta: NN parameters#lr: learning rateinit_model_with_parameter_theta(model,theta)forepochinrange(max_epoch) :forminibatchindata:# Get minib...
CD-DNN-HMM性能提升 (1)使用更深的神经网络。(2)使用更长的帧作为输入。(3)使用三因素进行建模。(4)提升训练数据的标注质量。(5)预训练(浅层DNN)。 DNN训练加速 (1)多GPU 语音识别相关知识 音呢? 这就需要另外一个模块,叫做词典,看eesen的源码在数据准备阶段就是先求出词对应音素的dict, 它的作用就是...
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…
CD-DNN-HMM包含三个组成部分,一个深度神经网络dnn、一个隐马尔可夫模型hmm,以及一个状态先验概率分布prior。由于CD-DNN-HMM系统和GMM-HMM系统共享音素绑定结构,训练CD-DNN-HMM 的第一步就是使用训练数据训练一个GMM-HMM系统。因为DNN训练标注是由GMM-HMM系统采用维特比算法产生得到的,而且标注的质量会影响DNN系统的...
基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示,与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比,唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点: DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设; 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; ...
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 ...
从gmm-hmm到dnn-hmm 、语义分析,经过基于统计模型训练得到语言模型。语言建模方法主要有基于规则模型和基于统计模型两种方法。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律,其中N-Gram模型简单有效,被广泛使用。它包含了单词序列的统计。 N-Gram模型基于这样一种假设,第n个词的出现只与前面N-1个词相...
For all four languages we also show that the language models perform reasonably well when only limited training data is available.doi:10.1016/j.csl.2020.101158Peter Smit a cSami Virpioja b a dMikko Kurimo aComputer Speech & Language