语音识别之HMM - GMM识别系统

HMM-GMM(隐马尔可夫模型-高斯混合模型)是语音识别中的经典系统之一。该系统通过结合隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)来实现对语音信号的有效...

混合高斯模型(GMM)在隐马尔可夫模型(HMM)的实际应用中...

联系就是都是em思想求解,gmm简单点,hmm涉及几个动态规划。gmm是聚类,应用广,对比之下,我只在语音、生物信息上见过hmm,可能时序分析也用...

GMM - HMM,DNN - HMM

GMM-HMM和DNN-HMM是两种不同的语音识别模型,它们在建模方法、模型结构和应用效果上存在显著差异。以下是对这两种模型的详细比较:建模方法GMM-HMM:生成模型:GMM-HMM基于...

基于GMM - HMM生成标签的DNN - HMM为什么要比前者效果要好...

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,这一点是提高性能的关键所在。DNN输入的特征是具有相关性的Fbank特征,而GMM输入...

如何正确使用hmmlearn库中的GMMHMM模型进行语音识别...

** 许多开发者在使用 GMMHMM 时直接使用原始音频波形,导致模型无法收敛或识别率低下。实际上,GMMHMM 需要基于 MFCC、梅尔滤波器组等声学...

GMM - HMM声学模型

基于HMM的声学模型主要包含的信息是:状态的定义、各状态的观察概率分布,本文为GMM,因此声学模型也叫GMM-HMM模型。其他的如:使用神经网络对HMM的观察概率分布建模的被称...

CMU Sphinx模型在语音识别中有哪些具体作用和优势...

其次,它具备强大的声学建模能力,通过隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM),能准确捕捉语音特征。此外,Sphinx支持语言模型自定义,用户可根据...

声学模型GMM - HMM

HMM模块负责建立状态之间的转移概率分布,而GMM模块则负责生成HMM的观察值概率。模型自适应: 由于各地口音、采集设备、环境噪声等音素的差异,已训练过的GMM-HMM很可能和新...

对于GMM - HMM和DNN - HMM,如何理解这两个图?

在 第一张图GMM-HMM 中,HMM 的观察概率由 GMM 生成。一个状态 X 由一个 GMM表征,同时相邻的 GMM 之间没有很强的相关性;GMM 作为生成...

语音识别的技术原理是什么?

此外,由建模的过程可知,GMM对不在语料库中的符号,是无法标注的,所以相较于Lstm等时序建模的深度学习方法,hmm在ner中的泛化能力也不理想。

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