MFCC特征提取: 对每个语音样本应用MFCC特征提取过程,得到MFCC系数。 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...
gaussianNum=12; % No. of gaussians in a GMM高斯混合模型中的高斯个数 speakerNum=length(speakerData); for i=1:speakerNum fprintf('\n为第%d个语者%s训练GMM……\n', i,speakerData(i).name(1:end-4)); [speakerGmm(i).mu, speakerGmm(i).sigm,speakerGmm(i).c] = gmm_estimate(speakerData...
MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。它是在1980年由Davis和Mermelstein搞出来的。从那时起。在语音识别领域,MFCCs在人工特征方面可谓是鹤立鸡群,一枝独秀,从未被超越啊(至于说Deep Learning的特征学习那是后话了)。 好,到这里,我们提到了一个很重要的关键词:声...
MFCC特征提取: 对每个语音样本应用MFCC特征提取过程,得到MFCC系数。 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...
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...
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...
以孤立词为例(单独的one,two这种),不涉及上下文。训练是干嘛?建模型啊。先来一堆已经配对好的CP(训练数据),用它来建立模型(HMM-GMM模型)。参数定下来以后,收到未知的音频,扔到刚才这个模型里面,算算算,最后就吐出来一个结果“two”,这就是解码。这就是一个迷你的语音识别的系统,简单吧?
说起语音识别,大家的第一反应就是那些看起来眼熟却总也搞不清楚的概念和公式,比如MFCC、HMM、GMM、Viterbi图、解码对齐等等,再往下深入,哪个是哪个,具体用途是什么,就都说不清楚了,总觉得那得是业内大牛才能搞懂的。去网上搜索,各种说法又五花八门,看到最后越来越乱。那么,语音识别到底是怎么一回事?学习门槛真的...
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...
本文将重点介绍基于MFCC的GMM的语音识别技术,包括其技术原理、应用场景、实验结果以及未来展望。MFCC,全称Mel频率倒谱系数,是语音识别领域中常用的一种特征提取方法。MFCC主要基于人耳的听觉特性,将语音信号转化为倒谱系数,从而反映语音信号的频谱特征。具体来说,MFCC首先将语音信号通过预处理转化为短时帧,然后对短时帧...