HMM序列分类模型:HMM模型本质上是一个序列分类器sequence classifier,就是把一个某长度的序列识别成另一个长度的序列,比如把一系列MFCC特征正确的识别成对应HMM state 系列。这个过程涉及两个概率需要学习,一是把当前frame的特征识别为这个state的概率(也就是GMM中的mean vector 和covariance matrix ),二是上个state转...
现代通常使用MFCC特征与高斯混合模型(GMM)分类器。HMM序列分类模型通过序列识别过程学习两种概率。一种是当前帧特征对应状态的概率（GMM中的均值向量与协方差矩阵），另一种是状态间转换的概率（状态转移概率）。序列识别过程采用Viterbi方法选择每帧概率最高的状态。训练过程通过每训练样本及对应句子不断迭代...
3、KMeans聚类算法、混合高斯分布模型(GMM)和隐马尔可夫(HMM)模型。 首先,EM算法的E是,Expectation,指的是期望;M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样,EM算法分两步走,E步骤和M步骤。 在正式讲EM算法之前,我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样本,已知它们是从混合高斯分布中采样得到的,...
目前,越来越多的同学开始加入到语音识别的学习之中,但语音识别融合了数学与统计学、声学、语言学、计算机与人工智能等多个学科,对于工程师来说,系统地获取有关语音识别的资料和信息,尚有一定的难度。 语音算法精品课(4h) ☆ 语音识别算法:从GMM-HMM到端对端 ☆ 嵌入式系统的搭建 ☆ 说话人识别算法:从序列建模...
本期课程部分章节全新录制,并新增核心算法系统流程,通过形象且详细的流程图,从孤立词到单音素,由浅入深,帮助大家在学习中梳理思路,更清晰理解知识脉络。 GMM-HMM方法(滑动查看解码) DNN-HMM方法(滑动查看解码) (点击查看大图) 实践项目 本门课程采用理论与实践相结合的教学方式,通过8个实践项目,让大家将课上所学...
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每一个都有我们需要向其分配概率的两个输出弧,以及我们需要进行估计的GMM/高斯曲线。为简单起见,我们将忽略转移概率(将它们全部设置为1)。实际上,转移概率对性能的影响很小。 步骤一:传入数据 输入:初始...字串的识别网络: 串接HMM随机数字串的解码网络: 第一帧可从任意一个数字的HMM的开始状态开始,对比所有路...
在这个项目中,我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明,通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。 在运行这些程序之前,请先准备好训练和测试数据。 TIDIGITS 数据库的摘录可以从这个链接获得: http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech ...
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