2.2 GMM for state sequence 每一个state有一个GMM,包括k个高斯模型參数。如”hi“(k=3): PS:sil表示silence(静音) fig3. use GMM to estimate the probability of a state sequence given observation {o1, o2, o3} 当中,每一个GMM有一些參数,就是我们要train的输出概率參数 fig4. parameters of a GMM...
2).对每一个frame的特征跑GMM,得到每一个frame(o_i)属于每一个状态的概率b_state(o_i) fig6. complete process from speech frames to a state sequence 3). 依据每一个单词的HMM状态转移概率a计算每一个状态sequence生成该frame的概率; 哪个词的HMM 序列跑出来概率最大,就推断这段语音属于该词 宏观图: ...
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...
GMM则在count基础上进行E步计算后验概率,再进行M步得到新的均值和方差参数,这是模型中的B参数。 至于Π,就是[1,0,0,0...],一开始在状态一的概率是100%。 在语音识别应用中由于HMM是从左到右的模型,第一个必然是状态一,即P(q0=1)=1。所以没有pi这个参数了。 注释: 没有考虑HMM中所有可能的路...
声学模型GMM-HMM 模型训练方式 在语音识别中,HMM的每个状态都可对应多帧观察值,观察值概率的分布不是离散的,而是连续的,适合用GMM来进行建模。HMM模块负责建立状态之间的转移概率分布,而GMM模块则负责生成HMM的观察值概率。 HMM-GMM架构 模型自适应:由于各地口音、采集设备、环境噪声等音素的差异,已训练过的GMM-HMM...
我们称后者为发射模型(emission model),用e(o\mid s)表示。混合模型具有强烈的独立性断言:步骤i的事件与所有其他步骤的事件无关。在一个没有顺序依赖性的模型中,状态和观测的顺序是不相关的。尽管如此,这是一个常见的简化假设,这种混合模型可以被构建成非常有效的分类器,甚至对于像语音这样的时变现象。 在给定的...
基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统 语音识别中GMM是一个对角的GMM,它的协方差为对角阵,这是因为在GMM-HMM语音识别中,一般使用MFCC特征,而MFCC特征各维特征是独立的,只需要对角阵就可以描述它,此外,对角GMM模型的参数量相对较少,所需的计算量也更少。
3)根据每个单词的HMM状态转移概率a计算每个状态sequence生成该frame的概率; 哪个词的HMM 序列跑出来概率最大,就判断这段语音属于该词 宏观图: fig7. Speech recognition, a big framework 好了,上面说了怎么做识别。那么我们怎样训练这个模型以得到每个GMM的参数和HMM的转移概率什么的呢?
语音识别框架中的经典的声学模型是:基于隐马尔可夫(HMM)的声学模型 本文总结GMM-HMM在声学模型的对应关系及作用,不对GMM和HMM做过多介绍。 GMM-HMM模型:使用高斯混合模型(GMM)描述发声状态的概率分布函数(PDF)的HMM模型 一个声学模型是一组HMM HMM参数:初始概率、转移概率、观察概率 ...
GMM-HMM作为经典的声学模型，在基于深度神经网络的语音识别技术中扮演重要角色。其核心思想是用神经网络替代GMM对HMM的观察概率进行建模，而识别流程的各个模块依然沿用了经典的语音识别技术。下面我将从GMM、最大似然估计到EM算法实例，再到最后使用一段语音介绍GMM-HMM声学模型参数更新过程。一、GMM (混合...