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:英语的音素为各种清音、辅音;中文的音素为各种声母和韵母...
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...
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...
说起语音识别,大家的第一反应就是那些看起来眼熟却总也搞不清楚的概念和公式,比如MFCC、HMM、GMM、Viterbi图、解码对齐等等,再往下深入,哪个是哪个,具体用途是什么,就都说不清楚了,总觉得那得是业内大牛才能搞懂的。去网上搜索,各种说法又五花八门,看到最后越来越乱。那么,语音识别到底是怎么一回事?学习门槛真的...
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...
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。
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...
GMM语音识别代码 建模 决策树 语音识别 GMM声音识别的python实现 hmm gmm 语音识别 1.基础知识 语音识别技术就是让机器通过识别与理解把语音信号转换为相应的文本或命令的技术。 语音识别的难点:地域性、场景性、生理性、鸡尾酒问题(多人)。 语音识别任务分类:孤立词识别、连续词识别。& GMM声音识别的python实现 ...
GMM（高斯混合模型）的概念在于通过多个高斯分布来拟合复杂数据集，解决单一高斯分布无法精确拟合数据的问题。理想情况下，数据可能服从多个高斯分布，每个分布描述数据集中的一部分。一个高斯分布的数学表达式为：\(p(x|\mu,\sigma^2)\)，当向量\(x\)时，方差\(\sigma^2\)变为协方差矩阵\(\Sigma\...
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 ...