在HMM框架下,我们假设状态序列是一个马尔可夫过程。为了推导出HMM,我简单地用带有发射模型的马尔可夫链来指定生成观察概率。或者我们可以把它看作是一个混合模型,其中的状态不再是独立产生的,而是一个马尔可夫过程。 图(左)显示了一个跨时间的HMM的结构。图(右)HMM用马尔可夫链的状态转移框架描述天气。在该图中,...
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...
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...
M(maximization)-step: 根据当前P(j|x) 计算GMM参数(根据fig4 下面的公式:) 其中 ②Training the params of HMM 前面已经有了GMM的training过程。在这一步,我们的目标是:从observation序列中估计HMM参数λ; 假设状态->observation服从单核高斯概率分布: 则λ由两部分组成: HMM训练过程:迭代 E(estimate)-step: ...
总结来说HMM-GMM模型参数就是转移概率、混合高斯分布的均值、方差 EM算法嵌入到整个GMM-HMM中完成模型参数的更新 1、如何将一段语音转换为想要表达的意思? 先介绍两个概念: 音素,汉语中一般使用声母与韵母作为音素集; 状态,可以理解为比音素更小的语音单位,习惯上把音素分为三个状态(初始、稳定、结束) ...
3. 确认好每个状态s(GMM)对应的特征序列后,即可由EM算法进行训练更新HMM-GMM的参数。 predict预测阶段: 1. 计算输入MFCC序列X属于每个GMM-HMM的概率,最大的概率即是预测得到的triphone三因子。 2. 计算X输入每一个GMM-HMM的概率时,同样先进行对齐alignment(确认X中哪些序列属于状态s1、s2、s3),穷举所有的对齐方...
而在这背后,隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)作为传统语音识别技术的两大基石,发挥了至关重要的作用。本文将带您走进这两个模型的世界,解析它们在语音识别中的应用与实践。 隐马尔可夫模型(HMM) 定义与原理 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,用于描述一个隐藏的马尔可夫过程产生的观测...
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...
虽然现在端到端语音识别模型可以直接对后验概率建模,可以不需要HMM结构了。但实际上目前很多state-of-the-art模型还是以HMM结构为主,比如chain model。而且掌握HMM-GMM结构,对于深入理解语音识别过程是由有一定好处的。 但对于外行(比如像我这种从机械行业转行到语音识别领域的人)或者刚接触语音识别的人来说,要弄懂...
语音识别中的HMM-GMM模型:从一段语音说起 。HMM-GMM模型的参数 1、转移概率2、发射概率:因为我们使用GMM对发射概率建模,所以实际参数就是高斯分布中的均值和方差(这也是初学者容易迷糊的一个地方)。 总结:模型参数就是转移概率...;i2”、“h”、"ao3"中的某一个状态(3状态)的概率。 同时,需要额外说明的是...