前言 机器学习大多数属于浅层模型(如GMM、HMM),浅层模型非线性变换能力较弱,不足以刻画复杂的语音数据(高维特征),识别性能提升非常有限,因此本课题针对声学模型GMM-HMM进行改进。由于GMM的输入是单帧,忽…
本发明公开了一种GMM与LSTM结合的投资组合风险预测方法,所述方法包括:收集股票数据,选取满足平稳性条件的非噪声股票序列,并对其进行预处理;采用PCA方法对数据进行降维处理,用混合高斯模型(GMM)对降维后的数据进行聚类;从聚类结果中选取类簇代表作为投资组合,并对类簇代表的数据集进行划分;采用三层LSTM模型对投资组合...
自从深度学习引入到语音识别后,语音识别技术就好像充了一个迅雷超级会员,短短几年时间内突飞猛进,并且快速的抛弃了传统语音识别里面的GMM、HMM技术。本文主要讲述一下深度学习相关技术在语音识别中的应用。主要包括两个部分:常见网络模块和常用的损失函数。近两年大热的transformer结构和RNN-T loss本文不做介绍,放在后续...
机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径 机器学习笔记——聚类算法(Kmeans、GMM-使用EM优化) 机器学习笔记——降维 深度学习 深度学习笔记——优化算法、激活函数 深度学习——归一化、正则化 深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络(前馈神经网络与反馈神经网络)、常见算法概要汇总...
传统语音识别技术主要依赖于基于高斯混合模型(GMM)的隐马尔可夫模型(HMM),但在处理复杂环境下的语音数据时,其识别效果往往不尽如人意。而基于LSTM的深度学习模型则能够更好地处理这些问题,使得语音识别的准确率得到显著提升。二、LSTM在语音识别中的应用 端到端语音识别端到端语音识别是指从输入的语音信号中直接提取出...
在语音识别领域,LSTM凭借其强大的序列建模能力得到了广泛应用,但对不同语速的适应性仍是一个关键挑战。以下是一些解决该问题的方法。 数据增强方面 - 语速扰动数据生成:在训练数据上进行语速扰动处理,通过加快或减慢音频的播放速度来创建具有不同语速的新训练样本。这样可以让LSTM模型接触到更多语速变化的情况,增强其对...
针对配电网干式变压器监测手段有限导致的监测数据种类较少,故障预警难度较大的问题,提出了一种基于长短期记忆结合高斯混合模型(long short-term memory and gaussian mixture model,LSTM-GMM)算法的配电网干式变压器绕组故障双参数预警模型.首先,将监测数据预处理后提取与变压器绕组温度强相关的特征值,作为LSTM网络的输入;...
DNN对噪声有更强的robust...神经网络-隐马尔科夫模型(DNN-HMM)利用DNN的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理,在很多大规模任务中,其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。DNN:特征的学习能力 吴恩达神经网络与深度学习——深度神经网络习题4:DNN分类应用...
可以证明若fW为三层神经网络,且状态数有限, 则RNN可以模拟GMM-HMM。 RNN分类 RNN可以根据输入和输出的数量关系,分为以下几类: 1. 输入与输出多对多 典型应用:大词汇连续语音识别、机器翻译 RNN做语音识别: 输入特征向量,输出对应的文字。用RNN进行Triphone的识别,在TIMIT数据集上获得了比DNN-HMM更高的识别率。
从声学模型角度分析,传统的语音识别系统的声学模型普遍采用的是基于GMM-HMM的声学模型,其中,GMM用于对语音声学特征的分布进行建模,HMM则用于对语音信号的时序性进行建模。2006年深度学习兴起以后,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)被应用于语音声学模型。2009年,Hinton及其学生将前馈全连接深度神经网络应用于语音识别...