点击上方“AI大道理”,选择“置顶”公众号 重磅干货,细致入微AI大道理 —————— 1 系统概要 孤立词识别:语音中只包含一个单词的英文识别 识别对象:0-9以及o的英文语音 训练数据:330句话,每个字符30句话,11个字符 测试数据:110句话,每个字符10句话,11个字符 ...
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 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模型后会如何训练 是应用一个EM算法还是分别应用EM算法呢 Viterbi解码 在HMM专题中,HMM解码有两种方法,分别为Viterbi算法 ...
2020-10-04 16:54 0 686 推荐指数:
点击上方“AI大道理”,选择“置顶”公众号 重磅干货,细致入微AI大道理 —————— 1 系统概要 孤立词识别:语音中只包含一个单词的英文识别 识别对象:0-9以及o的英文语音 训练数据:330句话,每个字符30句话,11个字符 测试数据:110句话,每个字符10句话,11个字符 ...
本文记录在传统的语音识别中,训练GMM-HMMs声学模型过程中的公式推导过程。 Outline GMM - 混合高斯模型 HMM – 隐马尔科夫模型 Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 首先假设这里的训练数据,都做 ...
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 ...
本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。 Outline: 识别原理 统计学模型 系统框架 首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别(Continuous Speech Recognition, CSR),意味着基于DTW(动态时间规整)的孤立词识别 ...
基于GMM的0-9孤立词识别系统以词为训练单位,添加新词汇需要重新进行训练,若要涵盖所以词,差不多6万个词,训练量极大,预测时也要计算6万个模型的似然,哪个大预测出哪个,在实际应用中有局限性,只能应用于小词汇量场合。 孤立词识别系统识别了0-9 ...
Data preparation Audio data 自己创建数据集: 10个不同的说话人 每个人说10句话 每句话包含3个词 总共300个词,(数字0~9) Task kaldi- ...
1.初始教程 1.登录百度云管理中心,点击管理控制台 2.进入后,下拉在已开通服务中选择百度语音 3.点击创建应用,得到以下应用 4.这里也可以查看它的相关技术文档 快速入门链接 2.文字合成语音 1.安装使用Python SDK,终端下: 技术 ...
本文搭建一个完整的中文语音识别系统,包括声学模型和语言模型,能够将输入的音频信号识别为汉字。 声学模型使用了应用较为广泛的递归循环网络中的GRU-CTC的组合,除此之外还引入了科大讯飞提出的DFCNN深度全序列卷积神经网络,也将引入阿里的架构DFSMN。 语言模型有传统n-gram模型 ...