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...
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。 语音识别中的HMM是一个三状态的左右模型(每个状态只能跳转到自身或者下一个状态)的HMM,如图所示...
语音是一个序列,P(X)可以用HMM的概率问题来描述,并且其中的观测是连续概率密度分布,我们可以为每个词建立一个GMM-HMM模型。 建模 语音识别中的GMM,采用对角GMM(协方差为对角阵),因为一般我们使用MFCC特征,MFCC特征各维之间已经做了去相关处理,各维之间相互独立,直接使用对角阵就可以描述,而且对角GMM参数量小。 语...
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...
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...
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...
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,...
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 ...
2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the params of HMM 首先声明我是做视觉的不是做语音的,迫于**须要24小时速成语音。上网查GMM-HMM资料中文差点儿为零,英文也大多是paper。苦苦追寻最终貌...
基于高斯混合模型(GMM)的语音识别基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别基于Confomer模型的语音识别 基于高斯混合模型(GMM)的语音识别高斯分布:也称正态分布,通常用于描述连续型数据。单峰;对称分布;高斯分布由两个参数来描述:均值和标准差;估计值可用于建立高斯混合模型(GMM)中的单个分量。 基于高斯混合模型(GMM)的语音识...