hmm模型 语音识别
语音识别的技术原理是什么?
传统的语音识别建模方法：思路：信号通过声学模型识别成音素序列，音素序列在声学和语言模型共同约束化下识别成字词序列。P(X | W) 建模GMM-HMM...
AI大语音(八)| GMM - HMM声学模型(深度解析)
为解决连续语音识别，引入GMM-HMM模型。GMM-HMM以音素而非孤立词为建模单位，通过MFCC特征对连续语音进行处理，形成状态、音素和单词的序列。关键在于如何确定帧与状态的对应...
无痛理解GMM - HMM语音识别算法
自动语音识别系统并非单一算法，而是复杂框架。其中包含声学模型与语言模型等关键部分。隐马尔可夫模型(HMM)在语音识别领域依然重要。声学模型定义语言基本单位音素，如"BRYAN"可...
如何构建中英文混合的语音识别模型?
一、构建基于HMM的中英文混合语音识别系统 1、识别系统基本架构 利用通用的音子集建立一个跨语言的声学模型，形成一个多语言的混合语音识别系统。
语音识别声学模型
HMM声学建模中，马尔可夫模型表示为一个离散时域的有限状态自动机，其内部状态不可见，只能通过各个时刻的输出值进行推断。语音识别系统中的输出值通常是从各个帧中计算得出的...
研究方向选择:自然语言处理和语音识别?
除了存储音素，语音模型库还存储了大量单字、单词、成语等语句元素所对应的语音输出概率。例如，当接收到语音信号“sui ji”时，这个信号识别为“...还是选择读ASR，不要读NLP，毕竟资源丰富，有大牛可以指导，学习更快，因为ASR也不是很好读的，其中里面涉及到的HMM，WFST，DNN相关的算法，...
HMM隐马尔可夫模型的例子、原理、计算和应用
在HMM的实践应用中，概率计算算法如前向算法和维特比算法占据重要地位。前向算法用于识别问题，如语音识别中的声学模型预测，而维特比算法在解码问题中，如中文分词的最优...
GMM - HMM声学模型实例详解
GMM-HMM作为经典的声学模型，在基于深度神经网络的语音识别技术中扮演重要角色。其核心思想是用神经网络替代GMM对HMM的观察概率进行建模，而识别流程的各个模块依然沿用了经典...
在连续语音识别中,单个音素的HMM模型中的状态到底对应...
HMM是语音识别的基本模型，在各种HMM的中英文资料中，很多都是以实际的例子来介绍HMM的概念，在这些例子中HMM的状态都有明确的意义，比如经典的...
声学模型包含哪几种模型
HMM 是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程，即通过观察到的序列来推测隐藏的状态序列。在语音识别中，HMM用于对语音信号的时间序列建模，通过对...