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 语音信号是一个连续的时间序列,首先需要将其分割成短时帧。每帧通常包含10到30毫秒的语音数据,并且相邻帧之间有部分重叠(通常为50%重叠)。
一、前言深度学习时代之前,GMM-HMM(高斯混合-隐马尔科夫模型)语音识别模型是最主流语音识别模型。虽然,深度学习时代之后,GMM-HMM语音识别模型看起来已经过时了,但是,还是值得学习的,因为后续的语音模型是…
GMM-HMM语音识别原理 GMM(高斯混合模型)的基本原理: 高斯混合模型(GMM)是一种概率模型,它假设所有数据点都是由有限个高斯分布(也称为正态分布)生成的。 在GMM中,每个高斯分布都有自己的均值(μ)、协方差矩阵(Σ)和权重(π),权重表示了选择该高斯分布生成数据的概率。 GMM的目标是通过给定的数据集,估计出这些...
一般情况下,在语音识别,我们会设置超参数为5个状态,以及1024个成分。基于这些设定, 我们学习: A: 转移矩阵B: GMM的参数π: 初始状态概率 同时来最大化P(X|\lambda)。但是这个计算是非常复杂的: P(X|\lambda) = \sum_{q_1,q_2,\dots,q_T} \pi_{q_1}b_{q_1}(x_1)a_{q_1q_2}b_{q_2...
<!--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 ...
count后HMM可以进行M步得到转移概率,这就是模型中的A参数。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...
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 ...
语音识别之GMM-HMM模型(一):语音识别简介与混合高斯模型-GMM 变化性。前者可通过动态时间规整(DTW)或HMM解决。在过去,最流行的语音识别系统采用MFCC或RASTA-PLP作为特征向量,使用GMM-HMM作为声学模型。采用最大似然准则、序列鉴别性训练算法...语音顺序信息的话,GMM就不再是一个好模型,因为它不包含任何顺序信息。若...
语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述 技术标签: 语音识别春节后到现在近两个月了,没有更新博客,主要是因为工作的关注点正从传统语音(语音通信)转向智能语音(语音识别)。部门起了个新项目,要用到语音识别(准备基于Kaldi来做)。我们之前做的传统音频已基本成熟,就开始关注在语音识别上了。对于我们来说,这是个...