GMM-UBM系统框架 最初用的特征是声学特征MFCC,这个东西我不太熟,只知道它是从wav或者其它格式语音文件直接提出。 有了特征就可以建立模型了,这里我们的模型叫做“高斯混合模型”。不同说话人的差异主要表现在其短时语音谱的差异,而这又可以用每个说话人的短时谱特征所具有的概率密度函数来衡量。高斯混合模型GMM将空...
应用: UBM用于建模整个数据集中存在的变异性,从而允许识别特定说话者的特征。 GMM-UBM框架: 训练: 使用各自的特征向量训练个体说话者的GMMs。同时,使用所有说话者的特征向量训练UBM。 适应: 为了识别特定说话者,通过使用UBM的信息,对GMMs进行调整以更好地匹配该说话者的特征。 说话者识别: 鉴别: 一旦训练和调整了G...
GMM-UBM实际上是一种对GMM的改进方法,我们既然没法从目标用户那里收集到足够的语音,那就换一种思路,可以从其他地方收集到大量非目标用户的声音,我们将这些非目标用户数据(声纹识别领域称为背景数据)混合起来充分训练出一个GMM,这个GMM可以看作是对语音的表征,但是又由于它是从大量身份的混杂数据中训练而成,它又不...
首先,我们来了解一下GMM-UBM(混合高斯模型-通用背景模型)。这是一个基于统计模型的语音识别方法。它的工作原理是将声学特征投影到高维空间上,得到一个高维的均值超矢量。在这个过程中,UBM起着关键的作用。UBM是一个使用大规模说话人语料库训练得到的模型,它可以描述说话人的共性特征。然后,我们以UBM为初始模型,采用...
首先,使用目标说话人的训练数据计算出UBM模型的新参数(高斯权重、均值和方差) 将得到的新参数与UBM模型的原参数进行融合,从而得到目标说话人的模型 图2 调整说话人模型的两个步骤 计算方法如下(EM算法): 1.用目标说话人从GMM模型跑出的特征矢量序列集X = (x_{1},x_{2},x_{3}...x_{T}) , x_{i}...
我们对目标用户的GMM模型自适应的过程分为两个步骤: 1、首先,使用目标说话人的训练数据计算出UBM模型的新参数(高斯权重、均值和方差); 2、将得到的... 查看原文 声纹识别GMM-UBM 过程如上图左所示 使用GMM-UBM的方法如上图右所示,首先用背景数据训练一个UBM模型,然后用目标用户数据对GMM模型进行自适应。
说白了,只是一个大的GMM,那么训练UBM也就是训练GMM,所用算法采用的是EM算法。 GMM中,从说话人语音抽出来的D维特征矢量对应的似然率可用K个高斯分量表示: 其中是第K个高斯分量的权重, 所以,整个高斯模型可以用模型参数 i=1,2...m来表示。 2 参数调整算法 EM算法 现在的问题是如何根据已知的T个特征矢量(t...
网络高斯混合模型 网络释义 1. 高斯混合模型 ...图谱和自动完全不一样的技术,利用通用背景模型 -高斯混合模型(UBM-GMM)语言GMM以及隐马尔可夫模型和神经网络技术 … www.chinaswt.com|基于 1 个网页
在 UBM-GMM 系统中,训练时用各个语种在各个环境下的训练数 据训练一个高混合度的 GMM,而各个语种的 GMM 模型则是用相应语种的训练数据在 UBM 基础上自适应得到,各语种 GMM 模型的混合度与 UBM 是相同的[7]。UBM-GMM 系统框图 如: 语种i-特征 训练语音 特征提取 UBM 自适应 语种i-GMM _...
代码及课件https://gitee.com/yuhong-ldu/speech-processing/tree/master/GMM-UBM, 视频播放量 3670、弹幕量 1、点赞数 48、投硬币枚数 45、收藏人数 87、转发人数 40, 视频作者 bugyu_ld, 作者简介 python与人工智能,智能语音处理,相关视频:声纹识别-GMM-UBM-数据准备,