gmm hmm
混合高斯模型(GMM)在隐马尔可夫模型(HMM)的实际应用中...
防止数据下溢 def log(v): if v==0: return np.log(v+0.00001) return np.log(v)五、GMM-HMM模型 如上，已经介绍完...
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。...
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...
对于GMM - HMM和DNN - HMM,如何理解这两个图?
然后作为HMM的观测状态概率矩阵B；从HMM指向GMM或DNN的箭头是指，HMM的某个状态的观察状态概率由某一个GMM或DNN的某一个输出节点决定；...
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...
Python hmmlearn中的混淆矩阵是怎么表示的?
hmmlearn这个库有三种模型，分别是Gaussian，Multinomial和GMMHMM。这三种模型对应的就是三种emission matrix（即混淆矩阵，也就是隐状态到观察态的...
在gmm - hmm识别语音大类的时候,训练好的gmm模型是什么...
训练好的GMM是把每个状态的观察概率输出到HMM中，也就是HMM中里所谓的B矩阵，由样本的观察序列决定。状态数通常可以是5个状态数，第1和和第5...
在语音识别GMM - HMM模型中,为什么需要将特征训练GMM后...
我的理解是首先用GMM对特征进行空间建模，用于判断两个特征是否是同一个状态；然后用HMM对得到的状态进行时间建模，得出音素的概率。 HMM可以用...
在语音识别中一个音素对应一个GMM还是GSM?
K是GMM的高斯数，一个音素对应一个HMM，有文本意义的音素对应的HMM通常有三个状态，而sil、lau、sp等等的则是五个状态；每个HMM的状态对应一...
HMM - GMM模型,在解码时,从特征到状态,是怎么使用GMM...
特别是跳转的输入标签表示HMM模型中的隐状态，这样就可以找到这个隐状态对于的GMM模型（记做A），这样就可以根据A来计算这一帧声学特征在这个...