1 HMM可以用5个元素来描述 2 HMM的三个主要问题 3 GMM-HMM模型的超参(列出主要的,可能需要通过交叉验证,或建模迭代来优化) 三、GMM-HMM语音识别模型的类型 1 根据训练集是否提供“人工标注的状态序列”,学习算法分为有监督学习和无监督学习。 2 根据语音单位不同,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语...
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...
基于MFCC的GMM声学模型在语音识别中得到了广泛应用。该模型首先将语音信号转化为短时帧,并提取MFCC特征,然后使用GMM对特征进行建模,最终将语音特征与单词或音素进行匹配。在智能家居、车载娱乐、医疗服务等领域,基于GMM的语音识别技术均展现了出色的性能。 HMM与GMM的结合应用 在实际应用中,HMM和GMM往往结合使用,形成一...
没有考虑HMM中所有可能的路径来计算每个帧处每个弧的后验计数,而是使用维特比解码来找到HMM中的单个最可能路径。 步骤一:传入数据 输入:初始GMM参数、Viterbi解码的最优状态序列、音频数据、迭代次数 输出:新GMM参数 步骤二:HMM的E步:hard count ...
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HM...
总结一下,GMM 用于对音素所对应的音频特征分布进行建模,HMM 则用于音素转移和音素对应输出音频特征之间关系的建模。 HMM 即为隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) HMM 脱胎于马尔可夫链,马尔可夫链表示的是一个系统中,从一个状态转移到另一个状态的所有可能性。但因为在实际应用过程中,并不是所有状态都是可...
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。
在实际应用中,HMM和GMM通常结合使用,形成一个完整的语音识别系统。HMM用于建模声学模型中的时间依赖关系,而GMM则用于建模语音信号的统计特性。通过两者的结合,可以显著提高语音识别的准确性和鲁棒性。 四、总结与展望 HMM和GMM作为语音识别中的关键技术,已经在实际应用中取得了显著成果。然而,随着深度学习技术的不断发展...