一个由具有M混合成分的GMM近似的输出概率可以被指定为: p(x \mid \theta)=\sum_{i=1}^{M} \pi_{i} \mathcal{N}\left(x ; \mu_{i}, \Sigma_{i}\right) \\ 其中,\pi是混合成分的多项式分布,这样混合权重之和为1:\sum_{i=1}^{M} \pi_{i}=1。GMM的似然函数为: L(\theta \mid X_...
1. GMM模型 对于具有复杂概率分布的随机变量,可以使用多个高斯分布的线性组合进行近似描述,称之为混合高斯模型GMM(Gaussian mixture model)。根据泛函分析的相关理论,GMM可以拟合任意的概率密度函数。 对于K阶GMM(包括K个高斯分布),概率密度函数表达式为: p(x|λ)=∑k=1Kc(k)p(x,k|λ)=∑k=1Kc(k)N(x|μ...
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...
总结一下,GMM 用于对音素所对应的音频特征分布进行建模,HMM 则用于音素转移和音素对应输出音频特征之间关系的建模。 HMM 即为隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) HMM 脱胎于马尔可夫链,马尔可夫链表示的是一个系统中,从一个状态转移到另一个状态的所有可能性。但因为在实际应用过程中,并不是所有状态都是可...
HMM-GMM架构 模型自适应:由于各地口音、采集设备、环境噪声等音素的差异,已训练过的GMM-HMM很可能和新领域的测试数据不匹配,导致识别效果变差,需要做自适应训练。 MAP(最大后验概率估计):算法本质是重新训练一次,并且平衡原有模型参数和自适应数据的估计。
以下是HMM-GMM语音识别方法的基础知识: 1.隐马尔可夫模型(HMM):HMM是一种用于建模序列数据的统计模型。在语音识别中,每个语音片段被看作是一个由一系列隐含状态组成的序列,HMM模型用来描述这些状态之间的转移以及每个状态对应的观测值的概率分布。 2.高斯混合模型(GMM):GMM是一种用于建模连续观测值的概率分布的模型...
语音识别中的HMM-GMM模型:从一段语音说起 。HMM-GMM模型的参数 1、转移概率2、发射概率:因为我们使用GMM对发射概率建模,所以实际参数就是高斯分布中的均值和方差(这也是初学者容易迷糊的一个地方)。 总结:模型参数就是转移概率...;i2”、“h”、"ao3"中的某一个状态(3状态)的概率。 同时,需要额外说明的是...
3. GMM+HMM大法解决语音识别 <!--识别--> 我们获得observation是语音waveform, 以下是一个词识别全过程: 1). 将waveform切成等长frames,对每一个frame提取特征(e.g. MFCC), 2).对每一个frame的特征跑GMM,得到每一个frame(o_i)属于每一个状态的概率b_state(o_i) ...
基于HMM的声学模型主要包含的信息是:状态的定义、各状态的观察概率分布,本文为GMM,因此声学模型也叫GMM-HMM模型。其他的如:使用神经网络对HMM的观察概率分布建模的被称为NN-HMM模型。 HMM状态的物理意义可以认为是:音素的发声状态,习惯上分为“初始态”、“稳定态”、“结束态”,因此可以用三个状态建模一个音素的...
特别是跳转的输入标签表示HMM模型中的隐状态，这样就可以找到这个隐状态对于的GMM模型（记做A），这样就可以根据A来计算这一帧声学特征在这个状态下的声学分。声学分是作为解码图中跳转的权重中的一部分。代价=历史代价+图权重-声学分 然后用这个代价 构建新的令牌放到下一个状态上S。后续，如果在S上有新的令牌...