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...
HMM-GMM(Hidden Markov Model - Gaussian Mixture Model)是语音识别中的经典模型之一。它结合了隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的优点,用于建模语音信号的时间序列特性和观测值的概率分布。 原理 隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM, Hidden Markov Model)是一种统计模型,用于描述一个系统通过一系列隐状...
用于语音识别的最常见HMM架构具有由三种隐含状态组成的音素模型。你可以理解为一个音素在发出时有三个不同的阶段 - 开始、中间和结束。在每个阶段,它听起来都有点不同。每个状态都由GMM建模以确定该状态下观察的可能性,而我们的观察的可见状态就是帧。 图:某音素的GMM-HMM模型 注意,前面其实有提到,一般音素和帧...
2.2 GMM for state sequence 每个state有一个GMM,包含k个高斯模型参数。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} 其中,每个GMM有一些参数,就是我们要train的输出概率参数 fig4. parameters of a GMM 怎么...
所以若要识别连续的0123456789的语音就需要Viterbi在HMM中进行对齐,这就是GMM-HMM模型了。 1 识别流程 在GMM独立词识别中以单词为单位建模,在GMM-HMM中以音素为单位进行建模。对连续语音提取MFCC特征,将特征对应到状态这个最小单位,通过状态获得音素,音素再组合成单词,单词串起来变成句子。
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需要用到Forward-backward算法(Baum-Welch算法),本质上是一种EM算法。 图为部分的状态-时间篱笆网络,为方便理解下面前向、后向概率。
解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统音素/词典训练解码基于三音素的GMM-HMM语音识别系统三音素决策树 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...
各种组合和变化也是层出不穷,而随着深度学习的兴起,使用了接近30年的语音识别声学模型HMM(隐马尔科夫模型)逐渐被DNN(深度神经网络)所替代,模型精度也有了突飞猛进的变化,其中声学模型模型结构经历了从经典的GMM-HMM,到DNN-HMM,再到DNN+CTC的转变,本文列出了其中的常见模型,权当是一篇导读性质的文章,供大家学习时...
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...