语音识别基本原理介绍----gmm-hmm中的embedded training （嵌入式训练）

最新推荐文章于 2024-02-10 18:17:29 发布
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分类专栏： 语音 文章标签： gmm-hmm 嵌入式训练 embedded train

本文是翻译Speech and Language Processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition. Daniel Jurafsky & James H. Martin.Copyright c 2006, All rights reserved. Draft of June 25, 2007

第九章第7节的内容，这个也是接着上篇博文的不懂的继续往下写。希望你可以有所收获。


STM32实战开发（69）：STM32语音识别开发教程
2201_76125393的博客
02-15 1215
在实际应用中，您可以通过添加更多的语音命令、优化语音识别精度，甚至结合云平台实现更复杂的语音识别功能。在STM32中，首先需要通过串口与语音识别模块建立通信，之后通过UART接收语音识别模块返回的命令编号，最终执行相应的操作。通过本文，您将了解如何使用STM32与语音识别模块进行通信，处理语音命令，执行相应操作，并实现一个简单的语音控制系统。在识别模式下，语音识别模块将实时接收语音命令，并返回命令的编号。，该模块支持32条语音命令，可以通过串口（UART）与STM32通信，执行简单的语音命令识别任务。
语音识别基本原理介绍--gmm-hmm中训练的完整版
热门推荐
u010384318的专栏
09-02 2万+
看了几天了，结合之前看kaldi里的训练，现在我觉得可以wanqua
语音识别GMM-HMM
12-28
语音识别GMM-HMM 模型 语音识别发展 人工智能 ASR 传统结合
Embedded training，嵌入式训练
weixin_30404405的博客
09-09 160
一旦初始的模型集被创建后， HERest使用整个训练集来执行"嵌入式训练（embedded training）"，HERest将对全部HMM音素集模型执行一次Baum-Welch，同时重估这些模型的参数。对于每条训练语句，此训练数据包含的相应的音素模型(HMM)将会被连接起来(形成一个大HMM)。前向-后向算法将对序列中（哪个序列？）的每个HMM模型累加状态占有率(.OCCS file？)、均值、...
4-Embedded Training
bangdan0851的博客
04-19 234
在《GMM-HMMs语音识别系统-训练篇》中，默认的训练数据都是进行了手工音素标记的。然而手工分段的数据非常昂贵，400倍于数据时间 （1小时的语音，需要400小时的标记时间），同时手工标记时很难找准音素边界。实际上，语音识别系统在训练每个phone HMM时，是嵌入到整个句子（对整个句子训练），让训练程序自动地找到分割和对齐音素。这种完全自动的声学模型训练方式就被称...
GMM－HMM语音识别
hsb1132的专栏
02-21 332
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。 ...
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...
mfcc.rar_GMM-HMM_HMM GMM_HMM mfcc_MFCC分类_hmm 语音识别
07-15
通过语音识别对类型进行分类，使用HMM-GMM模型
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...
HMM-GMM.rar_GMM-HMM_GMM_HMM_gmm hmm_隐马模型_高斯混合HMM
07-15
使用高斯混合模型和隐马尔科夫模型进行建模
GMM，HMM的语音识别，说话人识别源码
05-10
该压缩包中包含一个完整的语音识别程序，代码使用matlab实现，使用了经典的GMM，HMM模型。附件中还包含完整的说明文档，介绍了一些基本原理，和该源码的使用方法。是语音识别入门必读源码之一。该源码只需要很小的改动就可以用来做说话人识别。 ：}
基于GMM-HMM的语音识别系统
cdLiang的博客
05-28 4082
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。
基于GMM—HMM的语音识别全过程
weixin_43284996的博客
10-16 2400
语音识别技术就是让机器通过识别与理解把语音信号转换为相应的文本或命令的技术。
语音识别入门课——week5（GMM-HMM）
m0_61474277的博客
08-24 1257
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。
Training of GMM
DuishengChen的专栏
10-15 1675
太多公式，只能发图，
【NLP】语音识别 — GMM， HMM
gongdiwudu的专栏
07-27 6496
在语音识别的深度学习（DL）时代之前，HMM和GMM是语音识别的两项必学技术。现在，有将HMM与深度学习相结合的混合系统，并且有些系统是免费的HMM。我们现在有更多的设计选择。然而，对于许多生成模型来说，HMM仍然很重要。但无论状态如何，语音识别都有助于我们更好地理解HMM和GMM在ML环境中的应用。所以停止长脸，让我们有时花在上面。
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
03-22 841
  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 )...
GMM/DNN-HMM语音识别：从0讲解HMM类算法原理？看这一篇就够了
最新发布
EthanLifeGreat的博客
02-10 7846
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。
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