上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识,这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统,来识别连续0123456789的英文语音。 本系统是单音素,未涉及后面三音子的训练以及决策树的内容。 在GMM专题和HMM专题中分别讲述了其训练都是EM算法,那么融合形成GMM-HMM模型后会 ...
为了对GMM HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK 用htk完成简单的孤立词识别 的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的。不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节的,当然了,那需要有实战经验才行。下面总结以下几点,对其有个宏观印象即可 以孤立词识别为例 。 一 每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道H ...
2013-08-23 07:34 1 34167 推荐指数:
上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识,这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统,来识别连续0123456789的英文语音。 本系统是单音素,未涉及后面三音子的训练以及决策树的内容。 在GMM专题和HMM专题中分别讲述了其训练都是EM算法,那么融合形成GMM-HMM模型后会 ...
最近在看图模型中著名的HMM算法,对应的一些理论公式也能看懂个大概,就是不太明白怎样在一个具体的机器学习问题(比如分类,回归)中使用HMM,特别是一些有关状态变量、观察变量和实际问题中变量的对应关系,因此目前急需一个实际例子来加深对HMM算法的仰慕,大家如有好的例子来具体学HMM算法的话 ...
这是我4月份在BitTiger公开课听的王赟大牛《语音识别的前世今生》整理的笔记 ,本来打算整理通畅再发的,结果实在没时间就一拖再拖。笔记有些草率,不过应该可以看明白,希望可以对有用,也祝王赟大神好 ...
前言: 本次实验是用EM来学习HMM中的参数,并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类。实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据 ...
前言: GP(高斯过程)是一种自然界中普遍存在且重要的随机过程,也叫正态随机过程,在ML等领域应用比较广泛。本次实验目的是简单理解下GP,特别是要体验到GP的一个sample不再是一个普通的点,而是一个函数。实验部分完成了常见的GP的一维和二维sample的显示,常见的GP有线 ...
数学优化方法在机器学习算法中至关重要,本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法,以下简称CG)算法,内容是参考的文献为:An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without ...
没有系统学过数学优化,但是机器学习中又常用到这些工具和技巧,机器学习中最常见的优化当属凸优化了,这些可以参考Ng的教学资料:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf,从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念,比如凸集,凸函数,凸 ...
前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段 ...