AI大语音（十三）——DNN-HMM （深度解析）
本文来自公众号“AI大道理” GMM-HMM建模能力有限，无法准确的表征语音内部复杂的结构，所以识别率低。 随着深度学习的崛起，研究人员将其逐步应用于语音识别中。 最开始便是DNN代替了GMM来进行观察状态概率的输出，实现DNN-HMM声学模型框架，大大提高了识别 ...
原文：基于DNN-HMM的语音识别技术
基于DNN HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点： DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设 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 DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较 ...
2019-08-10 17:52 0 2506 推荐指数：
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