一.语音识别基本介绍 (一)统计语音识别的基本等式 X------声学特征向量序列,观测值 W------单词序列 W*------给定观测值下,概率最大的单词序列 应用贝叶斯理论等价于 进而得出统计语音识别的框架 (二)统计语音识别的框架 运用声学模型.语言模型.词典得出给定观测值下概率最大的单词序列 (三)评价指标 运用单词错误率评价语音识别的好坏 单词错误率=(替换错+删除错+插入错)/单词总数 识别准确率=1-单词错误率 二.基于HMM的孤立词识别 (一)整体流程 假设所有单词出现的先验…

春节后到现在近两个月了,没有更新博客,主要是因为工作的关注点正从传统语音(语音通信)转向智能语音(语音识别).部门起了个新项目,要用到语音识别(准备基于Kaldi来做).我们之前做的传统音频已基本成熟,就开始关注在语音识别上了.对于我们来说,这是个全新的领域(虽然都是语音相关的,但是语音通信偏信号处理,传统语音识别方法偏概率统计),需要学习的知识很多,所以这段时间主要是在学习新知识了,主要学习了数学(高数/线性代数/概率统计,这应该算复习).机器学习基础知识.深度学习.语音识别传统方法等.由于刚…

1.三音素建模存在的问题 问题一:很多三音素在训练数据中没有出现(尤其跨词三音素) 问题二:在训练数据中出现过的三音素有相当一部分出现的频次较少 因此,三音素模型训练时存在较严重的数据不足问题 2.参数共享 1)何为参数共享? 对于一个HMM模型来说,有如下参数: 两个模型之间参数共享,意为: 如: 共享转移概率: 共享状态输出分布: 2)共享可以在不同的层次上进行 (1)共享高斯---tied mixtures 所有分布共享相同的高斯集合,但拥有不同的混合权重 (2)共享状态---state…

一.三音素建模存在的问题 问题一:很多三音素在训练数据中没有出现(尤其跨词三音素) 问题二:在训练数据中出现过的三音素有相当一部分出现的频次较少 因此,三音素模型训练时存在较严重的数据不足问题 二.参数共享 (一)含义 对于一个HMM模型来说,有如下参数: 两个模型之间参数共享,意为: 如: 共享转移概率: 共享状态输出分布: (二)共享可以在不同的层次上进行 1.共享高斯---tied mixtures 所有分布共享相同的高斯集合,但拥有不同的混合权重 2.共享状态---state clust…

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明…

理解Windows NT驱动程序最重要的概念之一就是驱动程序运行时所处的“执行上下文”.理解并小心地应用这个概念可以帮助你构建更快.更高效的驱动程序. NT标准内核模式驱动程序编程的一个重要观念是某个特定的驱动程序函数执行时所处的“上下文”.传统上文件系统开发者最关注这个问题,但所有类型的NT内核模式驱动程序的编写者都能从执行上下文的深刻理解中获益.小心谨慎地使用执行上下文的概念能帮助构建更高性能.更低开销的驱动程序设计. 在本文中,我们将探寻执行上下文的概念.作为对概念的示范,本文在结尾描述了…

维特比算法(Viterbi) 维特比算法  编辑 维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中.术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法.例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串,有时被称为“维特比分析”.   中文名 维特比算法 外文名 Viterbi Algorithm 提出时间 1967年 提出者 安德鲁·维特…

原文:Unifying DbContexts for EF Core / Removing the EF Core Migrations Project 目录 导读:软件开发的一切都需要平衡 动机 警告 步骤 第一步:添加 Microsoft.EntityFrameworkCore.Tools 包到 EntityFrameworkCore 项目 第二步:创建设计时 DbContext 工厂 第三步:创建 数据库模式迁移器 第四步 转移数据库实体映射配置 第五步:从解决方案中移除 EntityFr…

Common utilities base/kaldi-common.h 几乎所有Kaldi程序都会include该头文件. 该头文件include了一些其他位于base/目录的头文件,主要提供: 错误-日志 宏 类型定义(typedefs) 数学实用程序函数(如随机数生成器) 其他#defines     util/common-utils.h 命令行参数解析 I/O函数(处理带管道的文件名) ark列表处理 列表类型 字符串转换 gmm/model-common.h GMM/SGMM的枚举,…

steps/train_mono.sh --nj "$train_nj" --cmd "$train_cmd" data/train data/lang exp/mono || exit 1 data lang dir # 使用差分特征训练GMM模型 # 因为每一步训练的模型都会导致状态的均值发生变换,而决策树是与状态的分布相关的.也就是说,旧的决策树就不适用于新训练的模型.因此,需要重新为新模型训练新的决策树(根据特征和新的alignment). 流程: 使用特征…