AI大語音（十三）——DNN-HMM （深度解析）
本文來自公眾號“AI大道理” GMM-HMM建模能力有限，無法准確的表征語音內部復雜的結構，所以識別率低。 隨着深度學習的崛起，研究人員將其逐步應用於語音識別中。 最開始便是DNN代替了GMM來進行觀察狀態概率的輸出，實現DNN-HMM聲學模型框架，大大提高了識別 ...
原文：基於DNN-HMM的語音識別技術
基於DNN HMM的語音識別聲學模型結構如下圖所示，與傳統的基於GMM HMM的聲學模型相比，唯一不同點在於用DNN替換了GMM來對輸入語音信號的觀察概率進行建模。DNN與GMM相比具有如下優點： DNN不需要對聲學特征所服從的分布進行假設 DNN的輸入可以采用連續的拼接幀，因而可以更好地利用上下文的信息 DNN的訓練過程可以采用隨機優化算法來實現，而不是采用傳統的批優化算法，因此當訓練數據規模較 ...
2019-08-10 17:52 0 2506 推薦指數：
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