语音识别DNN-HMM

原创 已于 2022-11-02 17:41:11 修改 · 769 阅读 · 0 ·
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#语音识别 #dnn #人工智能

于 2022-11-02 17:35:03 首次发布

GMM和DNN都拟合一个观测序列的概率分布，然后作为HMM的观测状态概率矩阵B。

GMM-HMM建模能力有限，无法准确的表征语音内部复杂的结构，所以识别率低；用DNN代替GMM来进行观察状态概率的输出，实现DNN-HMM声学模型框架，大大提高了识别率。

GMM是生成模型，采用无监督学习，DNN是判别模型，采用有监督学习。
GMM对HMM中的后验概率的估计需要数据发布假设，同一帧元素之间需要相互独立，因此GMM-HMM使用的特征是MFCC，这个特征已经做了去相关性处理。
DNN-HMM不需要对声学特征所服从的分布进行假设，使用的特征是FBank，这个特征保持着相关性。
DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息。

在这里插入图片描述

GMM-HMM参见：https://blog.youkuaiyun.com/zephyr_wang/article/details/127655618

自然语言处理之语音识别：Deep Neural Networks(DNN)：语音识别中的声学模型
zhubeibei168的博客
10-15 1062
GMM-HMM模型：传统的声学模型，使用高斯混合模型（GMM）来估计音素的声学特征，结合隐马尔可夫模型（HMM）来建模音素的时序特性。DNN-HMM模型：将DNN用于声学模型，以更准确地估计音素的声学特征，同时保留HMM的时序建模能力。RNN和LSTM模型：利用循环神经网络和长短时记忆网络来直接建模音频信号的时序特性，无需HMM。DNN模型通常由多个全连接层组成，每一层都有大量的神经元。模型的输出层通常使用softmax函数，以预测每个帧属于不同音素的概率。# 定义模型。
语音识别系统原理介绍：DNN-HMM
BinzTcl的博客
09-20 586
DNN是一种常用的神经网络模型，在语音识别中被用于建模语音特征。这些语音样本需要经过特征提取的过程，常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和FBANK（滤波器组频率倒谱系数）。这些特征将被用作输入来训练DNN模型。综上所述，DNN-HMM语音识别系统将深度神经网络和隐马尔可夫模型结合起来，以实现对语音的准确识别。通过合理设计和训练DNN模型以及调整HMM模型的参数，我们可以构建出高效、准确的语音识别系统。在语音识别系统中，DNN-HMM（深度神经网络-隐马尔可夫模型）是一种常用的方法。
dnn语音识别
01-04
dnn 语音识别的文章，但是没有指定使用的工具，只是理论知识。
【语音识别】基于DNN-HMM的语音系统
nianmaoren2400的博客
08-11 2131
这里对比了GMM-HMM的语音识别系统与加入神经网络的DNN-HMM语音识别系统，并针对四种不同模式的神经网络进行了对比。
语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统
小小莫大大爱的博客
08-09 1650
语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统
语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统（实战篇）
小小莫大大爱的博客
08-11 1333
语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统（实战篇）
语音识别之DNN-HMM
子耶
03-12 4593
文章目录写在前面DNN-HMM步骤:GMM-HMM中的HMMforce alignmentembeded training 写在前面 最近做声纹识别，需要用到语音识别的知识，在此记录一下。 DNN-HMM步骤: 帧长切分, 提取特征(MFCC) GMM-HMM进行alignment对齐; 对每一帧进行聚类(音素总数), 获得每帧属于各个音素的概率; HMM进行解码搜索, 获得每一帧最优音素表示序...
DNN-HMM:该目录包含我们在论文中使用 DNN-HMM 为识别复制域而编写的所有 Perl 脚本和 MATLAB 代码
06-02
深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）与隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的结合在语音识别、自然语言处理以及其他领域中广泛应用，特别是在生物信息学中，它们被用来识别和分析特定的序列模式，如...
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10-11
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02-10 9695
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。
Just Say It！——DNN在语音识别系统中的应用
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作者：james   1.    背景介绍          近些年来，随着Siri的走红，类似Siri、搜狗语音助手这样利用语音实现控制，语义理解的系统开始大量涌现。而语音识别系统作为这类系统的入口，很大程度上决定了这类应用的质量。没有一个好的语音识别系统做支撑，再好的助手也只能干瞪眼。          与此同时，随着微信的发展，越来越多的用户反馈，在多种场合下
#深入理解# DNN+HMM 语音识别模型
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自然语言处理之语音识别：Deep Neural Networks(DNN)：语音识别原理与技术
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语音识别——DNN在线解码 aishell为例
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http://kaldi-asr.org/doc/index.html https://blog.youkuaiyun.com/chinatelecom08/article/details/81392535 https://blog.youkuaiyun.com/it_king1/article/details/80109398
深度学习的语音识别：从深度神经网络到序列到序列模型
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1.背景介绍 语音识别，也被称为语音转文本，是人工智能领域的一个重要研究方向。随着深度学习技术的发展，语音识别的性能得到了显著提升。在这篇文章中，我们将从深度神经网络到序列到序列模型，深入探讨语音识别的核心算法原理和具体操作步骤，以及一些实际的代码实例和解释。 2.核心概念与联系 2.1 深度神经网络 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)是一种人工神经网络，...
基于DNN-HMMs的语音识别原理
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06-02 4753
在上一篇博客基于GMMs-HMMs的语音识别原理中，介绍了第一代较为成熟的GMMs-HMMs语音识别模型。但随着神经网络技术的发展，后面又出现了基于DNN-HMMs的语音识别模型，一句话概括就是用DNN代替之前的GMMs，有更好的建模能力。这篇博客将详细介绍它的原理。
语音识别系统原理介绍---从gmm-hmm到dnn-hmm
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u010384318的专栏
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一直想写个关于语音识别系统原理的博文。前段时间我和@零落一起做了很多实验，比如htk，kaldi等。从周五开始就已经放寒假了，明天就做火车回家了。今晚加点劲写点吧，回家由于没网。大家有问题只能留言或者找我qq，我尽量过段时间来回答吧。现在我就把语音识别的原理说下去。 具体的框架图还是来一个把。这个图我也是我从网上找的。 按照上图的说法，语音识别是由语言模型和声学模型构成的。下面我就根据图上
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DNN-HMM多语种电话语音识别器：性能分析与Kaldi实践
本篇论文主要探讨了基于深度神经网络（DNN）和隐马尔可夫模型（HMM）的多语言电话语音识别问题，针对五个东欧语言——捷克语、俄语、匈牙利语、斯洛伐克语和波兰语，这些语言的语音数据集在SpeechDat-E中可用。...
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