本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和測试过程.这篇blog仅仅回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the param

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

本文主要讨论隐马尔科夫模型的三大要素,三大假设和三大问题. 1.引入 隐马尔可夫模型是一个关于时序的概率模型,它描述了一个由隐藏的马尔可夫链生成状态序列,再由状态序列生成观测序列的过程.其中,状态之间的转换以及观测序列和状态序列之间都存在一定的概率关系.隐马尔可夫模型主要用来对上述过程进行建模.为了方便后面的讨论,我们先定义一些符号: 设共有N个隐藏状态,状态集合可以表示为: 设共有M个观测状态,观测集合为: 注:隐藏状态的数目和观测状态的数目不一定相同. 2.模型概述 隐马尔可夫模型主要有三大

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是语音处理工具Jays-PySPEECH诞生之语音识别实现. 语音识别是Jays-PySPEECH的核心功能,Jays-PySPEECH借助的是SpeechRecognition系统以及CMU Sphinx引擎来实现的语音识别功能,今天痞子衡为大家介绍语音识别在Jays-PySPEECH中是如何实现的. 一.SpeechRecognition系统简介 SpeechRecognition是一套基于python实现语音识别的系统,该系统的

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

1. 前言 隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法,其主要用于序列数据的分析,广泛应用于语音识别.文本翻译.序列预测.中文分词等多个领域.虽然近年来,由于RNN等深度学习方法的发展,HMM模型逐渐变得不怎么流行了,但并不意味着完全退出应用领域,甚至在一些轻量级的任务中仍有应用.本系列博客将详细剖析隐马尔科夫链HMM模型,同以往网络上绝大多数教程不同,本系列博客将更深入地分析HMM,不仅包括估计序列隐状态的维特比算法(HMM解码问题).前向后向算法等,而且还着重的分析HMM的EM训练过程,并

前面的博客里说过最近几个月我从传统语音(语音通信)切到了智能语音(语音识别).刚开始是学语音识别领域的基础知识,学了后把自己学到的写了PPT给组内同学做了presentation(语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述).一段时间后老板就布置了具体任务:在我们公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一个在线语音识别系统,三个人花三个月左右的时间完成.由于我们都是语音识别领域的小白,要求可以低些,就用传统的GMM-HMM来实现.说实话接到这个任务我们心里是有点没底的,不知道能不能按时完

高斯混合模型(GMM)参数优化及实现 (< xmlnamespace prefix ="st1" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags" />2010-11-13) 1 高斯混合模型概述< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 高斯密度函

在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结.本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用.关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍. 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip install hmmlearn"即可完成. hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类.GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而Multi

今天面试(一面)腾讯暑期实习 Web 后端开发,一言难尽. 第一部分,常规的自我介绍. 介绍完,面试官问我对人工智能有什么理解?深度学习和机器学习的区别?对调参有什么见解?语音识别中怎样运用了机器学习?这一部分直接让我懵掉了.可能是因为我在简历中有过一个语音识别的项目经验,但那只是大二的一个课程作业,我对其中的原理并不十分了解,只说了什么 Kaldi 的内部是 GMM+HMM 模型实现的,唉. 接下来是四道编程题,第一题写阶乘,我用递归和循环都写了一遍:第二题整数反转,不让用 Python 的

讲授机器学习的基本概念.发展历史与典型应用 大纲: 人工智能简介机器学习简介为什么需要机器学习机器学习的发展历史机器学习的典型应用人工智能主要的公司本课程讲授的算法 机器学习并不是人工智能一上来就采用的方法,而是发展到一定阶段之后的产物 这门课需要的参考书:(前面两本有点老,没有讲深度学习的东西,但神经网络讲的还是比较详细的) 人工智能简介: 定义:用计算机来实现人的智能. 1956年人工智能达特茅斯会议,2016年(AlphaG)人工智能大规模进入公众的视野. 图灵奖最多的方向:CPU的设计(

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在

TIMIT语音库是IT和MIT合作音素级别标注的语音库,用于自动语音识别系统的发展和评估,包括来自美式英语,8个地区方言,630个人. 每个人读10个句子,每个发音都是音素级别.词级别文本标注,16kHz,16bit. 注意:不用使用TIMIT配置作为运行Kaldi的一个通用型例子,因为它不是一个非常标准的结构. 其它的一些配置也是非常好用的. ----------------------------------------------------------------------------

转载声明:本文为转载文章 作者:ferb2015 原文地址:https://blog.csdn.net/eqiang8848/article/details/81543599 kaldi是一个开源的语音识别工具箱,是基于c++.perl.shell编写的,可以在windows和unix 平台上编译. 中文参考资料:<kaldi的全部资料_v0.7(未完成版本).pdf>.网盘链接 提取码:yuq0 教程网页:http://www.kaldi-asr.org/doc/ 里面可以查阅脚本的用途.使

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

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Delta特征是将mfcc特征(13维)经过差分得到的 它是做了一阶二阶的差分 提取的mfcc特征是13维的 然后通过delta就变成了39维 一阶差分: D(P(t))=P(t)-P(t-1) 二阶差分: D(D(P(t)))=(P(t)-P(t-1))-(P(t-1)-P(t-2)) Delta=Δ=差分 在 voxforge/s5/run.sh:116 rm/s5/run.sh:80 vystadial_cz/s5/run.sh:82 都注释了下一行的训练使用delta+delta-del

网上关于HMM的学习资料.博客有很多,基本都是左边摘抄一点,右边摘抄一点,这里一个图,那里一个图,公式中有的变量说不清道不明,学起来很费劲. 经过浏览几篇博文(其实有的地方写的也比较乱),在7张4开的草稿纸上写公式.单步跟踪程序,终于还是搞清楚了HMM的原理. HMM学习过程: 1.搜索相关博客: 隐马尔可夫模型[博客](图示比较详细,前部分还可以,后部分公式有点乱):http://www.leexiang.com/hidden-markov-model HMM简介.forward算法和vite

概述 命名实体识别在NLP的应用中也是非常广泛的,尤其是是information extraction的领域.Named Entity Recognition(NER) 的应用中,最常用的一种算法模型是隐式马可夫模型(Hidden Markov Modelling)- HMM.本节内容主要是通过介绍HMM的原理,以及应用HMM来做一个NER的实例演示. HMM原理解析 在解释HMM的原理之前,先引用几个HMM的基本概念,第一个是就是隐式状态,在本文中用H表示: 第二个就是显式状态,在本文中用大写