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...
[11] 语音识别中的HMM-GMM模型:从一段语音说起 - 杨阳阳的文章 - 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63753017 [12] 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型?- Yang Eninala的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846 [13] Hidden Markov Models and Gaussian Mixture Models,...
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...
语音识别的经典系统之一就是HMM-GMM了。 在语音处理中,一个word由若干phoneme(音素)组成; 每个HMM对应于一个word或者音素(phoneme); 一个word表示成若干states,每个state表示为一个音素; 汉语的音素一般由5个状态组成,英语的为3个。 用混合高斯密度函数去表示每个状态的出现概率,只需要求出其均值和协方差就可以了...
HMM-GMM语音转文字系统详解 在自然语言处理领域,语音识别是关键技术之一,它使得计算机能够理解和处理人类的口头语言。本项目“hmm-gmm语音转文字”提供了一个基于Python实现的离线语音识别系统,利用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)进行声学建模,从而将语音转换为文字...
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...
hmm模型matlab代码HMM-GMM 这是我个人实现的隐马尔可夫模型和高斯混合模型,这是统计机器学习中的两个经典生成模型。 HMM是在无监督的情况下进行训练的,代码实现了前向后退算法,以在给出部分/全部观测值的任何时间步长计算状态的边际概率,而Baum-Welch算法则用于估计初始概率分布,过渡和排放概率分布。 对于此示例,观察...
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很可能和新领域的测试数据不匹配,导致识别效果变差,需要做自适应训练。 MAP(最大后验概率估计):算法本质是重新训练一次,并且平衡原有模型参数和自适应数据的估计。
我在思考一个问题,如何将语音转化为文字。我知道要使用HMM-GMM算法,虽然了解一些细枝末节的零散知识,但宏观上并没有形成整体概念。 我拆解语音和文字,并省略诸多的细节。语音部分,通过预处理,我可以得到特定的非常长的帧。文字部分,文字通过音节字典,我可以得到特定的音素序列。于是,转换的任务变成了,从帧转化为音素...
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。