gmm-hmm

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

相较于传统的GMM-HMM模型，DNN能够更好地捕捉复杂的语音模式。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而
科学禅道·2024-01-26 00:26

深度学习---算法岗面试题

●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？
勇敢牛牛@·2023-11-14 04:44

Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM

Kaldi语音识别技术(六)-----DTW和HMM-GMM文章目录Kaldi语音识别技术(六)-----DTW和HMM-GMM前言一、语音识别概况二、语音识别基本原理三、DTW（动态时间弯折）算法四、GMM-HMM
Python-AI Xenon·2023-09-14 19:32

第五讲 GMM-HMM模型学习笔记

目录1.基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统a.训练（前向后向训练/Viterbi训练）b.解码2.基于单音素的GMM-HMM语音识别系统a.音素/词典b.训练c.解码3.基于三音素的GMM-HMM语音识别系统
handsomeMB·2023-08-11 10:20

AI大语音（十）——N-gram语言模型（深度解析）

上一专题搭建了一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。但若不是仅针对数字，而是所有普通词汇，可能达到十几万个词，解码过程将非常复杂，识别结果组合太多，识别结果不会理想。
AI大道理·2023-07-29 01:57

学习Kaldi：中文Aishell项目（上）

完整的AiShell例子包含GMM-HMM和神经网络
陈闽ChenMin·2023-06-20 07:15

Kaldi 安装与简介

Kaldi是一个强大的语音识别工具包，目前支持GMM-HMM,DNN-HMM等多种语音识别模型的训练和预测。
乘瓠散人·2023-04-09 23:51

【语音识别】详解kaldi的数据和模型文件——librispeech

文章目录引言—语音识别ASR1.kaldi的编译流程2.librispeech示例引言—语音识别ASR参考博客.在基于GMM-HMM的传统语音识别里，比音素（phone）更小的单位是状态（state）。
weiquan fan·2023-02-01 08:49

GMM-HMM声学模型实例详解（标贝科技）

source=qwer12GMM-HMM声学模型实例详解GMM-HMM为经典的声学模型，基于深度神经网络的语音识别技术，其实就是神经网络代替了GMM来对HMM的观察概率进行建模，建模解码等识别流程的格个模块仍然沿用经典的语音识别技术接下来我将从
DataBaker标贝科技·2023-01-10 08:36

语音识别GMM-HMM中的GMM的作用

关于GMM作用的理解：GMM是为了后续HMM所服务的GMM是对所有的triphone进行聚类，输入是MFCC，输出是在不同triphone下的概率值MFCC能够通过GMM确定属于哪一个triphone因为无法对齐，所以GMM不能直接训练聚类GMM需要确定对齐方式后才能计算，然后通过参数更新对齐方式，直到模型收敛若有理解有误的地方还请指出，谢谢！参考文章：语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说
MessyPaste·2022-12-30 15:28

语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统（实战篇）

本节理论笔记见：语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统lib_vit.c中需要添加代码如下：intstartState=graph.get_start_state();//togetthestartstat
安静_xju·2022-12-30 15:56

语音识别-识别模型：HMM-GMM（“隐马-混合高斯”模型）

都知道语音识别有GMM-HMM模型，也分别了解了什么是：GMM（混合高斯模型）https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/89198387MMC（
u013250861·2022-12-30 15:56

GMM-HMM语音识别原理详解 - 全文

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。1.什么是HiddenMarkovModel？
编程大乐趣·2022-12-30 15:55

语音识别-声学模型（GMM-HMM）

本文主要讲解一下GMM-HMM算法声学模型的大概思路！~~~声学模型的目的是将经MFCC提取的所有帧的特征向量转化为有序的音素输出。概述如下：我们都知道HMM模型里面有隐含状态概念。
机器灵·2022-12-30 15:25

【语音识别】基于GMM-HMM的语音识别系统

基于GMM-HMM的语音识别系统终极目的：让机器“听懂”。•对齐：“音频wav”和“文本txt”的对应关系•训练：已知对齐（wav及其txt），迭代计算模型参数。
Algorismus·2022-12-30 15:24

语音识别：从GMM-HMM到端到端

其实很简单，问一两个GMM-HMM模型的问题就可以了，因为只有理解了GMM-HMM模型，才能真正理解语音识别这个问题。
PaperWeekly·2022-12-30 15:23

【NLP】ESPNet语音识别——原理、实现过程

文章目录引言一、语音识别概述1、模板匹配，例如：DTW（动态时间规整）2、统计模型，例如：GMM-HMM（混合高斯模型和马尔科夫模型）等3、深度学习，例如：DNN-HMM、End-to-End(端到端)
李清焰·2022-12-25 00:21

有趣的开源软件 语音识别工具Kaldi 一

目前支持GMM-HMM、SGMM-HMM、DNN-HMM等多种语音识别的模型的训练和预测。
阿拉蕾二·2022-12-09 07:45

语音识别之Kaldi：神经网络实战

之前学习了基于GMM-HMM的传统语音识别：GMM-HMM其中也包含Kaldi架构的简介，语音数据的预处理，特征提取等过程。今天学习基于神经网络的语音识别。神经网络训练脚本以TDNN为例。
BarbaraChow·2022-12-09 07:04

语音识别学习记录 [GMM-HMM、DNN-HMM、MMI/BMMI/MPE/sMBR]

在看kaldi文档中对chainmodel的介绍时，其中反复提到了MMI、latticefreeMMI、DNN-HMM这些关键词，之前一直都没搞懂MMI到底是什么东西，看了很多博客只能大概了解到应该是训练声学模型时的一个准则。而且前几天分别看了GMM和HMM，各自原理大概明白了，但是还不太清楚它们是怎么和语音识别联系起来的，今天特地看了几篇博客去了解了一下GMM、HMM具体是如何和语音识别联系到一
WePlayDirty·2022-12-08 08:32

语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统

目录基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统训练解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统音素/词典训练解码基于三音素的GMM-HMM语音识别系统三音素决策树基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统语音识别中
安静_xju·2022-12-08 08:32

kaldi部分训练方法DNN-HMM模型

kaldi部分训练方法语音识别基本概念DNN-HMM模型语音识别框架都是基于GMM-HMM的，然而浅层的模型结构的建模能力有限，不能捕捉获取数据特征之间的高阶相关性。
执刀人·2022-12-08 08:32

Kaldi GMM-HMM中GMM成分更新过程

KaldiGMM-HMM中GMM成分更新过程在使用kaldi的脚本的时候，发现在训练gmm-hmm模型的时候，就指定了总的混合高斯的数量totgauss，但是每个phone的发射状态是一个gmm，每个gmm
风雨践行者·2022-12-08 08:32

GMM-HMM kaldi 详解

虽然现在端到端语音识别模型可以直接对后验概率建模，可以不需要HMM结构了。但实际上目前很多state-of-the-art模型还是以HMM结构为主，比如chainmodel。而且掌握HMM-GMM结构，对于深入理解语音识别过程是由有一定好处的。但对于外行(比如像我这种从机械行业转行到语音识别领域的人)或者刚接触语音识别的人来说，要弄懂HMM-GMM结构还是要花不少时间的，因为语音识别任务的特殊性。
Xwei1226·2022-12-08 08:19

语音识别之Kaldi学习GMM-HMM

语音识别之Kaldikaldi语音识别理论与实践课程学习。前面的博客介绍了语音识别的基础知识及原理。现在开始学习实战。以Kaldi框架为基础。Kaldi是一个有全套的语音识别代码的工具，由DanPovey博士和捷克的BUT大学联合开发，最早发布于2011年，底层代码使用C++编写，接口采用shell和python，覆盖了统计模型和深度学习方法，操作灵活，易于扩展，开发者更为活跃。语音识别流程：目前
BarbaraChow·2022-12-08 08:15

Kaldi中DNN的实现

在kaldi训练过程中，DNN的训练是主要是依赖于GMM-HMM模型的，通过GMM-HMM模型得到DNN声学模型的输出结果(在get_egs.sh脚本中可以看到这一过程)。
m0_61474277·2022-11-23 03:34

语音识别入门课——week5（GMM-HMM）

1.背景知识回顾1.1特征提取数字信号的基本知识MFCC/Fbank特征1.2混合高斯模型GMMGMM模型EM算法1.3隐马尔科夫模型HMM的三个基本问题（概率问题，预测问题，学习问题）2.GMM-HMM语音识别框架与概念终极目的：让机器听懂首先要出三个概念：对齐：“音频wav”和“文本txt“的对应关系训练：已知对齐（wav和txt），迭代计算模型参数解码：根据训练得到的模型参数，由wav推出t
m0_61474277·2022-11-23 03:03

语音识别GMM-HMM

1.GMM高斯混合模型（GaussianMixtureModel）,是一种业界广泛使用的聚类算法。K-means算法可以被视为高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式。1.1.高斯分布高斯分布（Gaussiandistribution）有时也被称为正态分布（normaldistribution）。概率密度函数公式如下：参数μ表示均值，参数σ表示标准差。1.2.高斯混合模型指包含多个高斯分布，每个高斯分
zephyr_wang·2022-11-21 18:21

第六讲 DNN-HMM模型学习笔记

深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3.总结4.作业代码1.DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM
handsomeMB·2022-11-21 17:48

AI-语音处理理论和应用-DNN-HMM、CD-DNN-HMM

DNN-HMM深度神经网络-隐马尔科夫模型•深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的强大的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理，在很多大规模任务中，其性能远优于传统的GMM-HMM
TKE_kolento.·2022-11-21 17:48

语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统

DNN-HMM语音识别系统将GMM-HMM过度到DNN-HMM时，只需简单的将GMM替换为DNN即可。
安静_xju·2022-11-21 17:12

语音识别之DNN-HMM

文章目录写在前面DNN-HMM步骤:GMM-HMM中的HMMforcealignmentembededtraining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。
子耶·2022-11-21 17:07

【语音识别】基于DNN-HMM的语音系统

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。
Algorismus·2022-11-21 17:06

基于DNN-HMM的语音识别技术

基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。
a84222·2022-11-21 17:32

语音识别DNN-HMM

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。
zephyr_wang·2022-11-21 17:30

AI大语音（八）——GMM-HMM声学模型（深度解析）

本文来自公众号“AI大道理”。这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。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
AI大道理·2022-11-13 17:35

kaldi的编译安装与报错解决方法

它自带了很多特征提取模块，能提取MFCC/ivector/xvector等语音特征；也自带了很多语音模型代码，可以直接使用或重新训练GMM-HMM等模型；它还支持GPU进行训练。可以说是功能很强大了。
ybdesire·2022-08-11 07:02

语音处理理论和应用

音频信号主要的问题语音信号预处理步骤语音信号分析和特征提取语音特征语音特征提取方法什么是MFCCMFCC提取过程语音识别语音识别概念和应用语音识别现状语音识别难点语音识别任务处理流程语音合成应用场景语音合成处理流程文本分析语音信号语音信号分析方法语音信号数字化传统语音模型（GMM-HMM
C君莫笑·2022-07-11 07:31

对比GMM-HMM、DNN-HMM、DNN-CTC 三个模型的优缺点

语音识别的研究工作大约开始于50年代，当时AT&TBell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统――Audry系统。70年代，语音识别领域取得了突破。在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。80年代，语音识别研究进一步走向深入，
玛卡-巴卡的衣柜·2022-06-13 07:39

python gmm em算法 2维数据_AI大语音（九）——基于GMM-HMM的连续语音识别系统（深度解析）...

扫描下方“AI大道理”，选择“关注”公众号上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识，这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。
weixin_39958019·2022-06-13 07:33

语音识别维特比解码_AI大语音（九）| 基于GMM-HMM的连续语音识别系统（深度解析）...

扫描下方“AI大道理”，选择“关注”公众号上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识，这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。
pendd~~~·2022-06-13 07:30

Kaldi：从零搭建语音识别系统

搭建一个完整的DNN-HMM系统首先需要准备训练数据，包括音频数据、声学数据和语言数据，这些数据需要按照一定的格式准备，完成之后使用训练脚本训练出一个基于三音素的GMM-HMM模型，然后进行强制对齐，之后使用
大桃子技术·2022-06-13 07:27

AI大语音（九）——基于GMM-HMM的连续语音识别系统（深度解析）

上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识，这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。本系统是单音素，未涉及后面三音子的训练以及决策树的内容。
AI大道理·2022-06-13 07:26

语音识别系统原理介绍----gmm-hmm

从寒假前的博客：语音识别系统原理介绍---从gmm-hmm到dnn-hmm，最近有时间的时候我还是在不断的去理解gmm-hmm这个基准模型。下面我讲从提玩mfcc特征开始说起，希望可以让你有所收获吧。
绝对不要看眼睛里的郁金香·2022-06-13 07:21

语音识别 | GMM-HMM、DNN-HMM等主流算法及前沿技术

语音识别是智能交互中大家接触极其广泛的技术，随着深度学习的突破，语音识别技术得到了长足的发展并且具备“快”“易”“Hands-Free”等特点及优势。语音识别技术不断发展，落地应用远不止于“替代输入法”，手机语音助手、智能家居、无人驾驶、移动机器人语音指令交互等众多场景中，语音识别技术都扮演着不可或缺的角色。落地应用虽然广，但高端语音识别专业人才却是急缺，这主要因为语音识别具有典型的跨学科特点，涉
PaperWeekly·2022-06-13 07:12

搭建基于GMM-HMM的嵌入式命令词识别系统

一、准备首先明确这是一个基于GMM-HMM的嵌入式命令词识别系统，它和基于GMM-HMM的孤立词识别系统有很大不同，孤立词识别系统的很好的一个参考文章是这篇，下面将简要介绍两个模型的区别，图和说明都是为了表述而简化的概念性版本
bullnfresh·2022-06-13 07:42

基于GMM-HMM的语音识别系统搭建

参考资料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(ViterbiAlgorithm)机器学习-隐马尔可夫模型算法HMM
RockWang.·2022-06-13 07:09

语音识别（ASR）-- Kaldi 学习笔记

语音识别（ASR）--Kaldi学习笔记语音识别简介GMM-HMM基本原理DNN-HMM（基于神经网络）KaldiKaldi架构简介Kaldi在Windows下的安装工具准备编译OpenFST配置PortAudio
Diyh·2022-06-10 07:14

AI大语音（十三）——DNN-HMM （深度解析）

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。随着深度学习的崛起，研究人员将其逐步应用于语音识别中。
AI大道理·2022-04-25 07:30

GMM-HMM

需要训练的参数1.对应于混淆矩阵B的高斯混合模型参数B2.状态转移矩阵A3.A中只有对应于自环和后继的状态转移概率需要被训练，其他项全都设置为零，并且不再改变训练过程Step1：构建整个句子的HMM结构Step2：将A矩阵中对应于自环和后继的项初始化为0.5，其他项初始化为0Step3：用整个训练集的全集均值和方差对B矩阵进行初始化Step4：运行Baum-Welch算法的迭代过程。在每一次迭代中
ccaicaic·2021-11-10 13:50
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