一般来说,证据可以表示为观察序列,\mathbf{O}=\left(O_{1}, \ldots, O_{n}\right),进而希望使用推理算法从其中找到相关的状态序列,\mathbf{S}=\left(S_{1}, \ldots, S_{n}\right)。随之考虑生成模型,其中观察结果是由这些隐藏状态(hidden states)生成的。 Representations 首先将变量\left(S_{1},...
具体地,根据经验设定GMM的阶数 K ,然后对 N 个样本使用k-means无监督自适应聚类算法,使其初步分为 K 簇。将每一簇的均值、方差(由k-means计算得到)对应为高斯分布的均值、方差,将每个簇的样本数量比例对应为 ck。 EM算法是一种迭代算法,在参数初始化后,需要交叉迭代地执行E步和M步。在E步,需要确定Q函数,...
好吧,再来说说常提的两个算法:EM算法和Viterbi 两个算法 EM算法像HMM和GMM都是隐变量模型,这种模型麻烦在哪里呢,一般都会有很多的变量,而且隐变量和模型参数互相影响,扯不清,缠缠绵绵到天涯牵。不要紧,我们有神器啊,EM(Expectation Maximization)算法来了。 举个例子:有一堆人,现在只有他们的身高数值,但是不知道...
而在GMM-HMMs中,GMM作为HMM中的bj(ot),即发射概率。下节则具体列出GMM-HMMs的推导公式。 3.Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 (一大波公式来袭!) 在GMM-HMMs的传统语音识别中,GMM决定了隐马尔科夫模型中状态与输入语音帧之间的符合情况,和HMM用来处理在时间轴上的声学可变性(自跳转)。训练HMM需要用...
3.语音识别算法(GMM—HMM算法) 知识补充: 1)三音素表示:[前一个音素,当前音素,下一个音素]三个音素来表示一个音素,因为同一个音素的相邻音素不同,音素的发音也会有所不同 2)每个音素由N个状态构成,N个状态用于表示音素:开始->稳定->结束的整个过程 ...
计算每帧gmm_probs: 步骤三:Viterbi解码 随机数字串的识别网络: 串接HMM 随机数字串的解码网络: 第一帧可从任意一个数字的HMM的开始状态开始,对比所有路径,选择概率最大的那条路径作为解码结果。 Viterbi算法流程: 算法实现: ...
因此,通常会给算法额外的信息。 例如,对于基于 HMM 的语音识别,通常手动设定 HMM 结构,并且从一组观察序列 XX 中仅训练输出概率和(非零的)转移概率。 GMM 高斯混合模型 (Gaussian mixture model,GMM) 就是用混合的高斯随机变量的分布来拟合训练数据(音频特征)形成的模型。该方法提供了一种基于规则的方法来衡量一...
HMM序列分类模型通过序列识别过程学习两种概率。一种是当前帧特征对应状态的概率（GMM中的均值向量与协方差矩阵），另一种是状态间转换的概率（状态转移概率）。序列识别过程采用Viterbi方法选择每帧概率最高的状态。训练过程通过每训练样本及对应句子不断迭代更新GMM中每个状态的概率参数，直至收敛。语言模型...
两个算法 EM算法 像HMM和GMM都是隐变量模型,这种模型麻烦在哪里呢,一般都会有很多的变量,而且隐变量和模型参数互相影响,扯不清,缠缠绵绵到天涯牵。不要紧,我们有神器啊,EM(Expectation Maximization)算法来了。 举个例子:有一堆人,现在只有他们的身高数值,但是不知道男女具体各多少人,也不知道某个身高对应的人是...
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 ...