高斯混合模型GMM: 高斯混合模型是对高斯模型进行简单的扩展,GMM使用多个高斯分布的组合来刻画数据分布。之前的高斯分布为单个维度的高斯分布,若特征出现高维情况,就需要采用多个高斯分布进行叠加 p(x)=∑i=1Kϕi12σi2πe−(x−μi)22σi2 该公式和之前的公式非常相似,细节上有几点差异。首先分布概率是K个...
在基于MFCC和GMM的特征实现语音识别中,MFCC和GMM是两个关键的技术。MFCC能够有效地提取语音信号的特征,为后续的识别提供有效的特征向量;而GMM则能够根据这些特征向量,训练出高效的识别模型,实现准确的语音识别。在实际应用中,基于MFCC和GMM的特征实现语音识别已经被广泛应用于各种领域,如语音助手、智能家居、语音命令识别...
GMM和HMM虽然都是MM,但这两个MM其实没啥关系。GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类; HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,...
GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类;HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的看出来的(除非你有透视眼),所以叫Hidden...
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI,在任意一个Automaticspeechrecognition系统中,第一步就是提取特征。换句话说,我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来,然后把其他的乱七八糟的信息扔掉,例如背景噪声啊,情绪啊等等。
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)特征提取和GMM(Gaussian Mixture Model
Matlab语音识别,使用GMM和MFCC,有训练集和测试集,带说明,带轮文解析等。 资料转载自:http://popuk.cn/693315198599.html Matlab语音识别技术深度解析 一、引言 在数字化时代,语音识别技术已成为人工智能领域的重要分支。本文将围绕Matlab平台下的语音识别技术展开分析,特别关注使用GMM(高斯混合模型)和MFCC(梅尔频率倒谱...
GMM训练:对每个语音类别(音素、词汇等)分别训练一个GMM模型,使用EM算法优化模型参数。 解码:给定一个未知语音样本,计算其MFCC特征并与各个GMM模型进行比较,选择概率最高的模型作为预测结果。 3.4 应用领域 基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别方法在以下领域得到应用:语音识别系统:用于将说话人的语音转换为文本,支...
语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)特征提取和GMM(Gaussian Mixture Model)训练的方法在语音识别领域取得了显著的成果。 3.1 MFCC特征提取 3.2 Gaussian Mixture Model(GMM) GMM是一种用于建模概率分布的方法,常用于对语音特征进行建模。在语音...
GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类; HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的...