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不是的。语音识别中HMM声学模型的状态数

在语音识别中,HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型)声学模型的状态数是指模型中的状态数量。HMM声学模型是语音识别中常用的模型之一,用于建模语音信号的特征。状态数的选择对于模型的性能和效果具有重要影响。

状态数的确定需要考虑多个因素,包括语音信号的复杂性、训练数据的数量和质量、计算资源的限制等。一般来说,状态数越多,模型可以更精细地表示语音信号的特征,但同时也会增加计算复杂度和训练数据的需求。因此,选择合适的状态数是一个权衡的过程。

在实际应用中,状态数的选择通常是通过实验和调优来确定的。可以尝试不同的状态数,并评估模型在验证集或测试集上的性能,选择性能最佳的状态数。同时,还可以使用一些启发式的方法或经验规则来指导状态数的选择。

对于语音识别中HMM声学模型的状态数,腾讯云提供了一系列相关产品和服务,例如腾讯云语音识别(ASR)服务。该服务基于深度学习技术,提供高准确率的语音识别能力,支持多种语言和场景。您可以通过腾讯云语音识别产品介绍页面(https://cloud.tencent.com/product/asr)了解更多信息和详细介绍。

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将通过贝叶斯公式表示为: 其中,称之为声学模型,称之为语言模型。大多数研究将声学模型和语言模型分开处理,并且,不同厂家语音识别系统主要体现在声学模型差异性上面。...我们通常使用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)解决语音与文本不定长关系,比如下图隐马尔科夫模型。...传统语音识别系统普遍采用基于GMM-HMM声学模型,示意图如下: 其中,表示状态转移概率,语音特征表示,通过混合高斯模型GMM建立特征与状态之间联系,从而得到发射概率,并且,不同状态对应混合高斯模型参数不同...基于GMM-HMM语音识别只能学习到语音浅层特征,不能获取到数据特征间高阶相关性,DNN-HMM利用DNN较强学习能力,能够提升识别性能,其声学模型示意图如下: GMM-HMM和DNN-HMM...语音识别语言模型也用于处理文字序列,它是结合声学模型输出,给出概率最大文字序列作为语音识别结果。

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ZLG深度解析——语音识别技术

我们通常使用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)解决语音与文本不定长关系,比如下图隐马尔科夫模型。 ? 将声学模型表示为 ?...传统语音识别系统普遍采用基于GMM-HMM声学模型,示意图如下: ?...基于GMM-HMM语音识别只能学习到语音浅层特征,不能获取到数据特征间高阶相关性,DNN-HMM利用DNN较强学习能力,能够提升识别性能,其声学模型示意图如下: ?...语音识别语言模型也用于处理文字序列,它是结合声学模型输出,给出概率最大文字序列作为语音识别结果。...语音识别声学模型和语言模型是我司训练用于测试智能家居控制相关模型demo,在支持65个常用命令词离线识别测试(数量越大识别所需时间越长),使用读取本地音频文件方式进行语音识别“打开空调”所需时间

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独家 | 一文读懂语音识别(附学习资源)

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语音识别——ANN加餐

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NLP入门之语音模型原理

转移概率:每个状态转移到自身或转移到下个状态概率 3. 语言概率:根据语言统计规律得到概率 其中,前两种概率从声学模型获取,最后一种概率从语言模型获取。...2:端到端模型 现阶段深度学习在模式识别领域取得了飞速发展,特别是在语音和图像领域,因为深度学习特性,在语音识别领域中,基于深度学习声学模型现如今已经取代了传统混合高斯模型GMM对于状态输出进行建模...一些科学家针对传统声学建模缺点,提出了链接时序分类技术,这个技术是将语音识别转换为序列转换问题,这样一来就可以抛弃了传统基于HMM语音识别系统一系列假设,简化了系统搭建流程,从而可以进一步提出了端到端语音识别系统...在基于CD-DNN-HMM架构语音识别声学模型,训练DNN通常需要帧对齐标签。在GMM,这个对齐操作是通过EM算法不断迭代完成,而训练DNN时需要用GMM进行对齐则显得非常别扭。...尽管end-to-end声学模型已经包含了一个弱语言模型,但是利用额外语言模型仍然能够提高识别性能,因此将传统基于WFST解码方式和Viterbi算法引入到end-to-end语音识别系统也是非常自然

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语音识别技术相关知识

训练是指对预先收集好语音进行信号处理和知识挖掘,获取语音识别系统所需要声学模型”和“语言模型”;识别是对用户实时语音进行自动识别。...此外,后端模块还存在一个“自适应”反馈模块,可以对用户语音进行自学习,从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要“校正”,进一步提高识别的准确率。...HMM方法现已成为语音识别的主流技术,目前大多数大词汇量、连续语音非特定人语音识别系统都是基于HMM模型。...HMM是对语音信号时间序列结构建立统计模型,将之看作一个数学上双重随机过程:一个是用具有有限状态Markov链来模拟语音信号统计特性变化隐含随机过程,另一个是与Markov链每一个状态相关联观测序列随机过程...目前能看出它一些明显不足,尤其在中文语音识别方面,语言模型还有待完善,因为语言模型声学模型正是听写识别的基础,这方面没有突破,语音识别的进展就只能是一句空话。

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HMM理论理解+实战

通常加窗之后我们可以通过FFT变化实现特征降维以及提取出比原始语音更具表征力特征 以上可以理解为若干帧对应一个音素,若干音素对应一个单词,如果我们想要识别对应单词状态,我们只要知道对应状态就行...,用计算机能识别的方式最简单就是概率匹配,这些概率我们就可以通过声学模型获得,所以要做就是通过训练获得合适模型参数以拟合好匹配效果。...GMM+HMM算法 语音识别就分为三步:第一步,把帧识别状态(难点)。第二步,把状态组合成音素。第三步,把音素组合成单词。第一步可以当做gmm做,后面都是hmm。...然而语音没有图像识别那么简单,因为我们再说话时候很多发音都是连在一起,很难区分,所以一般用左右三个HMM state来描述一个音素,也就是说BRYAN这个词R音素就变成了用B-R, R, R-AY...这个HMM state个数在各家语音识别系统中都不一样,是一个需要调参数。所以声学模型就是如何设置HMM state,对于信号每一frame抽怎样特征,然后用训练什么分类器。

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语音识别系统分类、基本构成与常用训练方法 | Machine Speech

根据训练语音特征参数训练出声学模型参数,在识别时可以将待识别语音特征参数同声学模型进行匹配与比较,得到最佳识别结果。目前主流语音识别系统多采用隐马尔可夫模型HMM进行声学模型建模。...针对输入语音信号,根据己经训练好HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络,根据搜索算法在该网络寻找最佳一条路径,这个路径就是能够以最大概率输出该语音信号词串,这样就确定这个语音样本所包含文字了...声学模型训练常用方法 声学模型训练是语音识别算法涉及机器学习核心环节,也是人工智能和机器学习核心算法重点应用场所。...(2)隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM)是语音信号处理一种统计模型,是由Markov链演变来,所以它是基于参数模型统计识别方法。...由于其模式库是通过反复训练形成与训练输出信号吻合概率最大最佳模型参数而不是预先储存好模式样本,且其识别过程运用待识别语音序列与HMM参数之间似然概率达到最大值所对应最佳状态序列作为识别输出,

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语音识别现状与工程师必备技能

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10小时训练数据打造多语种语音识别新高度

语音识别系统概述,整个系统可以大概分为数据清洗和预处理,数据增强,声学,词典和语言模型训练,解码和系统融合5大部分 首先,在原始训练数据上,采用常规GMM-HMM迭代式训练,得到高精度桢对齐系统(mono-phone...CNN-TDNNN-F-A网络结构 图5表示了我们在hybrid系统获得最优性能单系统CNN-TDNN-F-A声学模型网络表示,由6层CNN加11层TDNN-F(隐层维768,factorized...利用reference脚本文字,BUILD BIASED 语言模型,注意这里top n word选取关于GARBAGE MODEL鲁棒性,最小LM状态则根据需求做调整,设置越小,表明需要越biased...去掉文音匹配地段,重新切分数据; 本系统数据清洗采用两遍策略,第一遍采用训练桢对齐系统SAT-GMM-HMM系统,得到第一遍清洗后帧边界用于训练NN-HMMCE准确模型,获得更加准确清洗位置和帧对齐信息...系统主体声学,词典和语言模型和受限系统基本保持一致,但是在该场景下,由于可以用到在公开渠道获取16khz语音识别数据,于是在本节我们着重讲述端到端语音识别训练,混合带宽识别模型,对于语言相关问题优化以及端到端和

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声学模型选择—声学单元如何组成词 声学模型 GMM-HMM声学模型 我们认为语音是由许多状态组成一个HMM序列所生成出来:每一个时刻t到达某个状态s,s按照自己分布产生一个采样(观测),这个采样就是...生成一段语音GMM-HMM模型不是固定,而是很多building block组合起来,building block可以是一个状态,也可以是三个状态(triphone)。...状态输出特征向量是连 续,也是用多个高斯分布加权和来近似概率分布函数,但是 用来作加权和高斯函数集合是固定,类似于对高斯密度函 建立了“码本”,各个状态输出概率密度之间不同是对“码 本”...,不用和HMM模型结合 约90%帧其对应输出为空(blank),可以采取跳帧,加快解码速 度 因解码速度快,识别性能也较优,所以工业界大多采用这种模型 连续语音识别声学模型和语言模型 大词汇量连续语音识别技术...TTS系统要给出代表这些韵律特 征声学参数,这就是韵律生成模块功能。 • 计算机知道要说什么以及有了韵律控制参数后,计算机通过声学模块 产生语音输出。在系统声学模块负责产生合成语音

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根据利用大量文本数据训练语言模型,可以将声学模型音素或者音节有效地转换为文字,有效提高识别正确率。这里主要讲深度神经网络在声学模型贡献,先看语音识别这几年词错误率。 ?...深度学习和语音结合不是一步到位,首先介绍传统语音识别混合高斯-隐马尔科夫模型(GMM-HMM) 2.2 声学模型 ①.混合声学模型 高斯混合模型-隐马尔科夫模型(GMM-HMM):隐马尔科夫模型(...HMM参数主要包括状态转移概率以及每个状态概率密度函数,也叫出现概率,一般用高斯混合模型(GMM)表示。...如果为每一个音节训练一个HMM语音只需要代入每个音节模型算一遍,哪个得到概率最高即判定为相应音节,这也是传统语音识别的方法。...谷歌、微软、IBM均在2016年发表成果证明非常深CNN声学模型已超越其它深度神经网络声学模型。 目前提到深度神经网络依然和HMM进行了结合,仅仅把GMM替代了。

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