【语音识别】基于GMM-HMM的语音识别系统

基于GMM-HMM的语音识别系统
终极目的：让机器“听懂” 。
• 对齐：“音频wav” 和“文本txt”的对应关系
• 训练：已知对齐（wav及其txt），迭代计算模型参数。
• 解码：根据训练得到的模型参数，从wav推出txt。

核心：训练和解码

基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统
a. 训练（前向后向训练/Viterbi训练）
b. 解码
基于单音素的GMM-HMM语音识别系统
a. 音素/词典
b. 训练
c. 解码
基于三音素的GMM-HMM语音识别系统
a. 三音素
b. 决策树
c. 训练
d. 解码
基于GMM-HMM语音识别系统流程

1.基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统

建模
建立特征向量与模型之间的关系
Xtest测试特征，Pw(X)是词w的概率模型，vocab是词表（在该示例中即0～9 10个数字）

这里的意思就是我们首先要对每个词建模，在他们落在每个词上面的概率，最后选择最大概率那个作为答案。

语音识别中的GMM（对角的GMM，协方差为对角阵，MFCC特征）。语音识别中的HMM，采用3状态，左右模型的HMM：

·为什么采用3状态？这是前人大量实验给出的经验值；
左右模型的HMM：对于每个状态，它只能跳转到自身或者下一个状态。类似于人的发音过程，连续不可逆
对于每个状态有一个GMM模型，对于每个词有一个HMM模型，当一段语音输入后，根据Viterbi算法得到一个序列在GMM-HMM上的概率，然后通过Viterbi回溯得到每帧属于HMM的哪个状态（对齐）。

训练
从系统的角度思考
• 输入：词w和w所对应的训练数据
• 输出：词w的HMM-GMM模型，也就是其参数

关键点
• 任务：训练数据Xw1,Xw2,Xw3… 中训练Pw(X)，估计HMM-GMM参数
• 准则：最大似然
• 方法：
• Viterbi学习(Viterbi训练)
• Baum-Welch学习(前向后向训练)

下面进行viterbi算法与EM算法的训练，那么我们就要对应找到初始状态，状态转移概率矩阵，观测概率矩阵。
初始状态：从左到右的HMM。
转移矩阵：跳回到自己或者跳向下一个参数
观测矩阵：混合系数、均值、方差

Viterbi算法
• E步(hard count)
Viterbi算法得到最优的状态序列（对齐 alignment），在t时刻处于状态

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