點擊上方“AI大道理”,選擇“置頂”公眾號 重磅干貨,細致入微AI大道理 —————— 1 系統概要 孤立詞識別:語音中只包含一個單詞的英文識別 識別對象:0-9以及o的英文語音 訓練數據:330句話,每個字符30句話,11個字符 測試數據:110句話,每個字符10句話,11個字符 ...
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 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模型后會如何訓練 是應用一個EM算法還是分別應用EM算法呢 Viterbi解碼 在HMM專題中,HMM解碼有兩種方法,分別為Viterbi算法 ...
2020-10-04 16:54 0 686 推薦指數:
點擊上方“AI大道理”,選擇“置頂”公眾號 重磅干貨,細致入微AI大道理 —————— 1 系統概要 孤立詞識別:語音中只包含一個單詞的英文識別 識別對象:0-9以及o的英文語音 訓練數據:330句話,每個字符30句話,11個字符 測試數據:110句話,每個字符10句話,11個字符 ...
本文記錄在傳統的語音識別中,訓練GMM-HMMs聲學模型過程中的公式推導過程。 Outline GMM - 混合高斯模型 HMM – 隱馬爾科夫模型 Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 首先假設這里的訓練數據,都做 ...
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 ...
本文主要對基於GMM/HMMs的傳統語音識別系統做一個整體介紹。 Outline: 識別原理 統計學模型 系統框架 首先需要說明本文討論的對象是連續語音識別(Continuous Speech Recognition, CSR),意味着基於DTW(動態時間規整)的孤立詞識別 ...
基於GMM的0-9孤立詞識別系統以詞為訓練單位,添加新詞匯需要重新進行訓練,若要涵蓋所以詞,差不多6萬個詞,訓練量極大,預測時也要計算6萬個模型的似然,哪個大預測出哪個,在實際應用中有局限性,只能應用於小詞匯量場合。 孤立詞識別系統識別了0-9 ...
Data preparation Audio data 自己創建數據集: 10個不同的說話人 每個人說10句話 每句話包含3個詞 總共300個詞,(數字0~9) Task kaldi- ...
1.初始教程 1.登錄百度雲管理中心,點擊管理控制台 2.進入后,下拉在已開通服務中選擇百度語音 3.點擊創建應用,得到以下應用 4.這里也可以查看它的相關技術文檔 快速入門鏈接 2.文字合成語音 1.安裝使用Python SDK,終端下: 技術 ...
本文搭建一個完整的中文語音識別系統,包括聲學模型和語言模型,能夠將輸入的音頻信號識別為漢字。 聲學模型使用了應用較為廣泛的遞歸循環網絡中的GRU-CTC的組合,除此之外還引入了科大訊飛提出的DFCNN深度全序列卷積神經網絡,也將引入阿里的架構DFSMN。 語言模型有傳統n-gram模型 ...