上一專題GMM-HMM聲學模型中講述了其理論知識,這一章利用理論搭建一套GMM-HMM系統,來識別連續0123456789的英文語音。 本系統是單音素,未涉及后面三音子的訓練以及決策樹的內容。 在GMM專題和HMM專題中分別講述了其訓練都是EM算法,那么融合形成GMM-HMM模型后會 ...
為了對GMM HMM在語音識別上的應用有個宏觀認識,花了些時間讀了下HTK 用htk完成簡單的孤立詞識別 的部分源碼,對該算法總算有了點大概認識,達到了預期我想要的。不得不說,網絡上關於語音識別的通俗易懂教程太少,都是各種公式滿天飛,很少有說具體細節的,當然了,那需要有實戰經驗才行。下面總結以下幾點,對其有個宏觀印象即可 以孤立詞識別為例 。 一 每個單詞的讀音都對應一個HMM模型,大家都知道H ...
2013-08-23 07:34 1 34167 推薦指數:
上一專題GMM-HMM聲學模型中講述了其理論知識,這一章利用理論搭建一套GMM-HMM系統,來識別連續0123456789的英文語音。 本系統是單音素,未涉及后面三音子的訓練以及決策樹的內容。 在GMM專題和HMM專題中分別講述了其訓練都是EM算法,那么融合形成GMM-HMM模型后會 ...
最近在看圖模型中著名的HMM算法,對應的一些理論公式也能看懂個大概,就是不太明白怎樣在一個具體的機器學習問題(比如分類,回歸)中使用HMM,特別是一些有關狀態變量、觀察變量和實際問題中變量的對應關系,因此目前急需一個實際例子來加深對HMM算法的仰慕,大家如有好的例子來具體學HMM算法的話 ...
這是我4月份在BitTiger公開課聽的王贇大牛《語音識別的前世今生》整理的筆記 ,本來打算整理通暢再發的,結果實在沒時間就一拖再拖。筆記有些草率,不過應該可以看明白,希望可以對有用,也祝王贇大神好 ...
前言: 本次實驗是用EM來學習HMM中的參數,並用學好了的HMM對一些kinect數據進行動作分類。實驗內容請參考coursera課程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一個assignmnet.實驗用的是kinect關節點數據 ...
前言: GP(高斯過程)是一種自然界中普遍存在且重要的隨機過程,也叫正態隨機過程,在ML等領域應用比較廣泛。本次實驗目的是簡單理解下GP,特別是要體驗到GP的一個sample不再是一個普通的點,而是一個函數。實驗部分完成了常見的GP的一維和二維sample的顯示,常見的GP有線 ...
數學優化方法在機器學習算法中至關重要,本篇博客主要來簡單介紹下Conjugate Gradient(共軛梯度法,以下簡稱CG)算法,內容是參考的文獻為:An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without ...
沒有系統學過數學優化,但是機器學習中又常用到這些工具和技巧,機器學習中最常見的優化當屬凸優化了,這些可以參考Ng的教學資料:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf,從中我們可以大致了解到一些凸優化的概念,比如凸集,凸函數,凸 ...
前言: 找工作時(IT行業),除了常見的軟件開發以外,機器學習崗位也可以當作是一個選擇,不少計算機方向的研究生都會接觸這個,如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類,且又對其非常感興趣的話,可以考慮考慮該崗位,畢竟在機器智能沒達到人類水平之前,機器學習可以作為一種重要手段 ...