传统语音识别(GMM+HMM).语音信号计算机中是采用PCM编码按时间序列保存的一连串数据。.计算机中最原始语音文件是wav,可以通过各种录音软件录制,录制是包括三个参数.通道:很多音频都有左右2个通道,在语音识别中通常有一个通道的…
手动实现GMM-HMM孤立词识别算法HMM讲解,最后的总结写的很好,值得思考kaldi源码分析关键词识别kaldi服务器部署pre-trainedmodelTDNN介绍kaldi中DNN的部分,大致了解kaldiCNN介绍xvector做声纹识别的论文翻译kaldi中声纹识…
那么有多少个triphone呢?假设音子有40个,那么理论上可能有$40^3=64,000$,实际上英语可能出现的triphone会有50,000左右。假设我们使用3状态的HMM,每个状态使用10个分量的GMM模型,那么总共有1.5M个高斯分布。
语音识别(六)——FBank,语音识别的评价指标,声学模型进阶,语言模型进阶,GMM-HMM,WFST(1).Mel-FrequencyAnalysis(续).参考.
SpeechCommunication,2009,51(11):1039-1064.凌振华(中科大)HMM统计参数语音TokudaK,NankakuY,TodaT,etal.SpeechsynthesisbasedonhiddenMarkovmodels[J].ProceedingsoftheIEEE,2013,101(5):1234-1252.凌振华(中科大)HMM
经典论文:Rabiner,ATutorialonHiddenMarkovModelsandSelectedApplicationsinSpeechRecognition(HMM求值、、训练问题的公式及推导)AlexGraves,ConnectionistTemporalClassification:LabellingUnsegmentedSequenceDatawithRecurrentNeuralNetworks,ICML2006(现在的前沿技术之一CTC的基础)
论文解读:对端到端语音识别网络的两种全新探索.雷锋网AI科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪50年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。.从上世纪70年代起,传统的基于统计的HMM声学模型,N元组语言模型的发明...
由MFCC恢复语音的基本频率(F0)和发声信息已经有一定的进展,在GMM-HMM框架中进行了研究,其中F0和声音是通过与MFCC的GMM联合分布成功预测的。但是随着深度学习的发展,RNN展现了很好的实现效果。这篇论文提出三个主要贡献来研究MFCC的
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