语音识别之强对齐viterbi算法

最新推荐文章于 2023-05-11 18:31:24 发布
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语音识别中强制对齐_【涨姿势】口语评分——英语学习中的机器学习算法
weixin_36335279的博客
01-14 1141
芥末堆注：本篇是#中国有数以亿计的英语学习者，移动互联网已经成为这个产业新的爆发点。口语学习app为学习者提供了一个更加轻松环境和低成本的投入。一方面鼓励用户“大声说出来"，一方面为他们提供有效的评分反馈，指出发音中的具体错误，帮助他们进行有针对性的训练。有道口语大师就是这样一款产品。这个号称最有趣的英语学习APP ，由曾出品过有道词典、有道翻译官的团队倾力打造。上线一个多月，便吸引了超过100万...
语音相似度_语音识别技术的前世今生(1) - 孤立词识别
weixin_39811478的博客
01-15 1113
开始接触ASR，先验知识太少。计划看完这个live，每个章节课后做总结，整理个人理解思路和技术细节。语音识别技术的前世今生​www.zhihu.com1. ASR2. 前世 - 孤立词识别技术框架： HMM：80年代开始到本世纪初主流模型GMM：用于配合HMM模型2.1 孤立词识别孤立词识别是指语音中只包含一个词语的识别。2.1.1 模板比较法模板比较法的主要工作是： 特征提取得分/距离计算特征提...
语音识别中强制对齐_语音识别中的标注问题和嵌入式训练
weixin_42333411的博客
12-24 1019
什么是嵌入式训练(Embedded Training)？序列的标注问题机器学习的问题主要分为三类：分类问题，标注问题和回归问题标注问题的输入是一个观测序列，输出是一个标记序列或者状态序列。标注问题的一个目标是训练一个模型，使它能够对观测序列给出标记序列和状态序列。常用的统计学习方法： 隐马尔科夫模型，条件随机场。在信息提取和自然语言处理中，标记问题是常见的基本问题。如何标注在进行语音识别的时候，我...
语音识别中强制对齐_语音识别中的后处理技术研究
weixin_35475608的博客
12-24 485
摘要：普通话大词汇量连续语音识别的研究已经进行了十多年,虽已取得了显著进展,但距离广泛应用还有相当的距离。语音识别后处理是将前处理所得到的音节流转换为汉字流的过程。研究发现,语音识别系统的后处理对提高系统性能具有十分重要的意义。人类听觉实验表明,人只能听清连续语音流中70%的音节,剩余的30%是靠上下文知识来猜测理解的。因此,语音识别后处理受到了广泛的关注,得到了越来越深入的研究。 本文主要对普通...
Viterbi
weixin_30915951的博客
09-09 167
把语音分割为计算发音质量测度所需要的小单元时候，需要进行Viterbi对齐 Viterbi，在htk和sphinx中，也被称作token passing model Viterbi解码图是 状态数Sm(所有状态)*时间长度(帧长度)On大小 Viterbi是对一个非常大的HMM(多个音素HMM的组合，可能是所有音素HMM的组合)进行解码 Viterbi解码，输入是On长度的帧，输出是一个...
隐马尔可夫模型中的Viterbi算法zz
03-16
Viterbi算法在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有广泛应用。例如，在语音识别中，每个状态可以代表一个音素，观测值是麦克风接收到的声音特征，通过Viterbi算法我们可以找到最有可能的一系列音素序列来解释...
基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验.rar
08-09
在本文中，我们将深入探讨基于动态时间规整（Dynamic Time Warping, 简称DTW）的孤立字语音识别技术。孤立字语音识别是一种重要的自然语言处理任务，它涉及从单个语音片段中识别出特定的单词或短语，而无需考虑上...
语音识别技术知识点1
08-08
将HMM应用于语音识别，需要解决三个基本问题：模型参数估计、状态序列的最优化（Viterbi解码）以及给定观测序列的情况下模型状态的概率（Forward-Backward算法或Baum-Welch算法）。这些算法提供了计算和学习HMM参数...
语音识别技术的前世今生【前世篇】
Nieson2012的专栏
07-22 5573
目录 1.背景 2.孤立词识别 2.1 特征提取 2.2 动态弯算法 2.3 GMM(Gaussian mixture model) 2.4 HMM(Hidden markov model) 2.5 EM训练算法 2.6 语音识别基本方程 3.连续语音识别 3.1 语言模型 3.2 大词汇量 3.3 语音识别系统结构 3.4 评价指标：WER 4. 潘多拉魔盒 4.1...
forced_alignment:用于语音识别的强制对齐工具 (C++)
06-16
强制对齐 用于语音识别的强制对齐工具 (C++) 建造 builds 文件夹包含可运行的可执行文件
MFA自动语音到音素对齐工具 montreal-forced-aligner
09-10
MFA对齐工具， 使用方法见官方文档 https://montreal-forced-aligner.readthedocs.io/en/latest/ 可能需要梯子。
MATLAB下的基于HMM模型的语音识别技术的实现
09-27
MATLAB下的基于HMM模型的语音识别技术的实现：用matalb实现HMM算法，用到随机概率论中的知识。
viterbi译码程序(针对硬判决)
07-16
这个程序详细解释了VITERBI程序的流程和结果,对GSM\CDMA信号卷积译码提供参考
语音识别维特比解码_自然语言处理之维特比算法
weixin_39745933的博客
12-21 602
简介鉴于维特比算法可解决多步骤中每步多选择模型的最优选择问题，本文简要介绍了维特比算法的基本理论，并从源代码角度对维特比算法进行剖析，并对源码中涉及的要点进行了解读，以便能快速应用该算法解决自然语言处理中的问题。理论维特比算法是一个特殊但应用最广的动态规划算法，利用动态规划，可以解决任何一个图中的最短路径问题。而维特比算法是针对一个特殊的图——篱笆网络的有向图(Lattice )的最短路径问题而提...
语音识别中强制对齐_AI语音评测技术简述与应用层级
weixin_39722188的博客
01-09 1770
一、前言「AI语音评测」技术，指的是针对口语发音水平和差错，进行自动评价、检错并提供指导纠正的技术。该技术经过几十年的发展，在中英文发音标准程度、口语表达能力等评测任务上已经超越了人类口语评测专家水平，目前该技术被普遍使用在中英文的口语评测和定级中。接下来我们会讨论：「AI语音评测」技术简述；「AI语音评测」多维度应用层级。二、AI语音评测基本技术简述1. AI语音评基本规则对于AI语音...
自然语言处理系列之Viterbi算法
Lionel的博客
04-16 4703
前面已经介绍了隐马尔可夫模型，本篇博文主要是介绍用 viterbi 算法来解决 HMM 中的预测问题，也称为解码问题。   维特比算法实际是用动态规划解隐马尔可夫模型预测问题，即用动态规划(dynamic programming)求概率最大路径（最优路径）。这时一条路径对应着一个状态序列。   根据动态规划原理，最优路径具有这样的特性：如果最优路径在时刻t通过(it)∗(i_t)^*,那么这一路
【语音算法】Montreal Forced Aligner教程（MFA，中文语音文本对齐）
tobefans的博客
05-11 5889
Montreal Forced Aligner（MFA）是一种强制对齐工具，可以将音频文件和其对应的文本，转换为音频文件在word、phone等级别的时间对齐的标注。这个工具在语音识别、音频标注和语音合成等领域得到了广泛的应用。本文将为大家介绍如何使用MFA完成音频文件的强制对齐。Montreal Forced Aligner是一种非常有用的工具，可以帮助我们完成音频文件和文本之间的强制对齐，为语音识别、音频标注和语音合成等应用提供了基础的支持。
语音识别学习日志 2018-7-19 语音识别基础知识准备（5）[Viterbi算法]
emmmmmm
07-19 2919
Viterbi算法是一个通用的求序列最短距离的动态规划算法。HMM模型的解码可以用Viterbi算法完成，解码过程可以描述为给定HMM的模型和观测序列，求给定观测模型下最可能出现的状态序列。 HMM最可能隐藏状态序列求解概述 在HMM模型的解码问题中，给定模型和观测序列，求给定观测序列O条件下，最可能出现的对应的状态序列，即要最大化。 一个可能的近似解法是求出观测序列O在每个时刻t最可能的隐...
语音识别中强制对齐_语音识别中的强制对齐问题-HTK
weixin_42528090的博客
01-14 769
I have a system where a user is asked to repeat a sentence after a prompt. It uses HTK to force-align the user-spoken-sentence to the pre-defined word level label file (of the sentence) to get a time-...
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