gmm+hmm

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...

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...

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...

** 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...

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...

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...

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...

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...

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。