GMM-HMM语音识别算法

最新推荐文章于 2024-02-10 18:17:29 发布
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语音识别入门课——week5（GMM-HMM）
m0_61474277的博客
08-24 1318
每个状态都有一个对应的GMM，每个词又有对应的HMM，给出一段未知序列的时侯，就会在HMM上计算一下观测概率、转移概率，也就是做一个Viterbi算法，计算一个序列在HMM-GMM上的概率。就是将孤立词里面的词3状态，转变为每个因素3状态，做一个HMM的平滑连接，相当于一个9状态的HMM，再去使用Viterbi训练或者前向后向训练。词（语音）是一个序列，P_w(X)可以用HMM的概率问题来进行描述，并且语音经过MFCC特征提取后也会变成连续概率密度分布。词 --> 音素序列，3状态变成拼接的多状态。
语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统
小小莫大大爱的博客
07-27 2063
语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统
GMM-HMM语音识别模型 原理篇
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
05-28 10万+
本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。这篇blog只回答三个问题： 1. 什么是Hidden Markov Model？ 2. GMM是神马？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？ 3. 用GMM+HMM大法解决语音识别
很详细的EM算法，GMM，HMM训练用
01-22
详细介绍了训练hmm和gmm的EM算法，以及其应用，对利用这些模型的朋友，想了解此算法的最好的资料。
GMM-hmm算法学习笔记
zl87758539的专栏
12-22 6129
一、基础 设X是一串已经观察的听觉特征向量，W表示一个词序列。那么最可能的词序列就是W*： 贝叶斯准则 其中P（X|W）是声学模型，P（W）是语言模型。 Lexicon是字典。HMM模型就是一种声学模型。 ‘下面举个例子： “NO right”分为两个词，每个词又分为几个音素。对于每个音素跑HMM模型。 HMM模型如下： 参数 入 ： 转移概率是akj,表
GMM－HMM语音识别
hsb1132的专栏
02-21 354
模式识别中，一般假设噪声服从高斯分布，0/1信号加上噪声后，接收端会将信号放在两个高斯中算概率，然后用判决门限来识别原始信号，是单高斯模型。音素识别时，也可以用K个高斯表示K个音素混合，类似聚类的思路。 但语音识别中是用多个高斯来表示一个音素，因为分帧时会将音素分成很多段，每帧不一定包含了一个完整的音素。语音识别中可以用KMeans来找HMM的参数初始值。 ...
实验报告-基于GMM-HMM的语音识别.doc
10-11
本文档主要介绍基于GMM-HMM的语音识别技术，涵盖马尔科夫模型、HMM算法、GMM模型等概念，并对其在语音识别中的应用进行了详细的描述。 一、马尔科夫模型简介 马尔科夫模型是概率论和统计学中的一种数学模型，用于...
GMM-HMM语音识别原理1
08-03
《GMM-HMM语音识别原理详解》 在语音识别领域，GMM-HMM（高斯混合模型-隐马尔科夫模型）是一种广泛应用的建模技术。本文将深入探讨GMM和HMM的基本概念，以及它们如何协同工作以实现语音识别。 1. 隐马尔科夫模型...
语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统（实战篇）
小小莫大大爱的博客
07-28 1277
语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统（实战篇）
学习笔记（GMM,HMM）
weixin_47416620的博客
08-25 2413
隐马尔可夫模型是关于时间序列的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测序列的过程。举个例子，加入科学家们需要根据小明每天吃冰激凌的数量1,2,3来判断那天的天气，那么观测序列O可以是O=（3,1,3）对应的天气的状态序列Q则为Q=（hot,cold,hot），观测序列就是可以直观感受到的，状态序列则需要通过观测序列推理得到。
第五讲 GMM-HMM模型学习笔记
一只猫猫的博客
08-25 1345
GMM-HMM模型学习笔记
语音识别中GMM-HMM的相关知识
云南省高校数据化运营管理工程研究中心的博客
03-22 899
  本文讲阐述在语音识别中GMM-HMM的知识。其中包括了对GMM（Gauss Mixture Model）和HMM（Hidden Markov Model）的定义、原理及其算法的介绍。 GMM（高斯混合模型）   设有随机变量X，则混合高斯模型可以用下式表示： p(x)=∑k=1KπnN(x|μk,∑k)p(x)=∑k=1KπnN(x|μk,∑k)p\left ( x \right )...
基于GMM-HMM的语音识别系统
cdLiang的博客
05-28 4333
本文介绍基于GMM-HMM的语音识别系统，包括：孤立词、单音素、三音素识别系统。
GMM-HMM在语音识别中的应用
云南省高校数据化运营管理工程研究中心的博客
01-04 1864
1.语音识别系统的基本结构 2.涉及算法 3.GMM高斯混合模型 3.1高斯混合模型的基本概念   高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： p(y⏐θ)=∑k=1kαkϕ(y⏐θk)p(y\arrowvert\theta)=\sum_{k=1}^{k}{\alpha_{k}}\phi(y\arrowvert\theta_{k}) 其中，αk\alpha_{k}
声学模型GMM-HMM训练
huashui2009120的博客
10-28 5370
语音识别中声学模型是重中之重，常用到的声学模型是GMM-HMM，本文记录下声学模型训练的细节。下图是识别某个孤立字的GMM-HMM示意图。HMM部分是文字所占的音素以及其转移概率。语音帧通过已经训练好的GMM得属于某个音素的概率，如0.016。问题是这样的一个模型怎么训练呢？问题一、一段语音是怎么切割音素的，如’我‘的拼音是wo，我们按声韵母分开是：w o？         如果要训练w和o的分界...
转载： GMM-HMM学习笔记
weixin_30888413的博客
06-24 313
转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/davidie/article/details/46929269 最近几天钻研了语音处理中的GMM-HMM模型，阅读了一些技术博客和学术论文，总算是对这个框架模型和其中的算法摸清了皮毛。在这里梳理一下思路，总结一下这几天学习的成果，也是为以后回顾时提高效率。 本文主要结合论文和博客资料来介绍我对GMM-HMM的理解，主要分为...
AI大语音（八）——GMM-HMM声学模型（深度解析）
aibigtruth的博客
09-24 7916
基于GMM的0-9孤立词识别系统以词为训练单位，添加新词汇需要重新进行训练，若要涵盖所以词，差不多6万个词，训练量极大，预测时也要计算6万个模型的似然，哪个大预测出哪个，在实际应用中有局限性，只能应用于小词汇量场合。 孤立词识别系统识别了0-9的数字的英文单词，但是假如有人用英文报电话号码，是识别不了整个号码的，甚至识别不了其中的one。 孤立词识别这个模型无法从一连串英文号码（里面包含了one two等多个数字）中准确识别出one，关键点在于连续语音中不知道哪些语音信号是one，哪些是two，或者说不
GMM/DNN-HMM语音识别：从0讲解HMM类算法原理？看这一篇就够了
EthanLifeGreat的博客
02-10 9605
这是一篇对语音识别中的一种热门技术——GMM/DNN-HMM混合系统原理的透彻介绍。当前网上对HMM类语音识别模型的讲解要么过于简单缺乏深度，要么知识点过于细化零碎分散。而本文旨在为语音识别方面知识储备较少的读者，从头开始深入解读GMM-HMM模型和DNN-HMM模型。讨论了语音识别里的两个重要概念：声学模型和语言模型，介绍了语音和文本的数据预处理技术，GMM-HMM模型的训练、预测方法和统计学意义，及在此基础上，DNN-HMM模型的构建。
【算法】基于GMM-HMM的语音识别系统搭建
个人笔记仅供本人查阅参考
06-11 1301
GMM-HMM语音识别模型 原理篇 语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起 动态规划之隐含马尔可夫模型(HMM)和维特比算法(Viterbi Algorithm) 机器学习-隐马尔可夫模型算法 HMM——维特比算法(Viterbi algorithm) 动手搭建一个基于GMM-HMM的嵌入式命令词识别系统 b站视频一般分为“独立词”和“声韵母”两种,找了很多资料，看了一些公式推导，把整个算法流程大概梳理了一下这张图片挺清晰的，文章也不错可以看一下。......
GMM-HMM的语音识别项目
最新发布
10-22
在“【算法】基于GMM - HMM的语音识别系统搭建”里，涉及了GMM - HMM语音识别模型原理，包含语音识别中的HMM - GMM模型、动态规划之隐含马尔可夫模型(HMM)和维特比算法(Viterbi Algorithm)等知识，还提到有动手搭建...
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