这是一篇对语音识别中的一种热门技术——gmm/dnn-hmm混合系统原理的透彻介绍。当前网上对hmm类语音识别模型的讲解要么过于简单缺乏深度，要么知识点过于细化零碎分散。而本文旨在为语音识别方面知识储备较少的读者，从头开始深入解读gmm-hmm模型和dnn-hmm模型。

2021年10月12日 · DNN-HMM (Deep Neural Networks-Hidden Markov Models ) 是用DNN来模拟概率密度函数p(si|xt)，其中i=1,2,…,N GMM-HMM模拟的是bjo DNN-HMM 理论推导：

经典的声学模型要数GMM-HMM，我们熟知的创业导师 李开复 先生的成名作SPHINX系统，其核心框架就是GMM-HMM框架，其中GMM（高斯混合模型）用来对语音的观察概率进行建模，HMM（隐马尔可夫模型）则对语音的时序进行建模，详细的框架如下图所示。 其中状态序列使用HMM进行建模，相关原理介绍详见 《隐马尔科夫模型（HMM），一个不可被忽视的统计学习模型||语音识别中的HMM》，而输出概率使用高斯混合模型GMM建模，如下图所示： 点击上方 …

GMM和DNN都拟合一个观测序列的概率分布，然后作为HMM的观测状态概率矩阵B；从HMM指向GMM或DNN的箭头是指，HMM的某个状态的观察状态概率由某一个GMM或DNN的某一个输出节点决定；两者最主要的差别是利用了 DNN 代替了 GMM 实现了观察状态概率输出；后验概率可以看作是监督学习中，根据观察值去求状态值，而DNN是有根据观察值去逆向传播的过程，属于监督学习；另外经过softmax输出，就能得到后验概率了。 在 第一张图GMM-HMM 中，HMM 的观 …

2021年2月2日 · 这是一篇对语音识别中的一种热门技术——gmm/dnn-hmm混合系统原理的透彻介绍。当前网上对hmm类语音识别模型的讲解要么过于简单缺乏深度，要么知识点过于细化零碎分散。而本文旨在为语音识别方面知识储备较少的读者，从头开始深入解读gmm-hmm模型 …

当时为了弄懂hmm-gmm，看了不少资料，但感觉都不适合很初级的学习者。于是就萌生了写一个通俗易懂版的hmm-gmm教程，从一个音频实例说起，给大家一个感性的认识，也着重讲下作为初学者可能会感同身受的问题，不涉及到具体公式。公式的推断会给出参考资料 ...

2020年11月9日 · 本文对比了GMM-HMM、DNN-HMM和DNN-CTC在语音识别中的应用。 GMM-HMM利用帧的上下文信息，但存在独立性假设。 DNN-HMM通过深度学习改进，能学习深层非线性特征，但无法利用历史信息。 DNN-CTC是端到端模型，无需预处理对齐，但假设标签独立。 三种模型各有优劣，适用于不同的语音识别需求。 语音识别的研究工作大约开始于50年代，当时AT& T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统――Audry系统。 70年代，语音 …

DNN-HMM用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。 GMM对HMM中的后验概率的估计需要数据发布假设，同一帧元素之间需要相互独立，因此GMM-HMM使用的特征是MFCC，这个特征已经做了去相关性处理。 DNN-HMM不需要对声学特征所服从的分布进行假设，使用的特征是 FBank，这个特征保持着相关性。 DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息。 GMM是生成模型，采用无监督学习，DNN是判别模型，采用有监 …

2018年7月25日 · gmm属于比较传统一点的 概率模型 （高斯混合曲线的匹配程度），他结合hmm可以很好的实现语音特征静动态匹配；而dnn数据模型数据关系过滤模型，对局部和全局关系特征结合hmm也可以实现语音识别匹配，而gmm概率局部性比hmm强，误差和 鲁棒性 差，所以识别在高精度阶段效果差；而 dnn 在全局性识别上空间更大，但是需要基于一定的数据标记才能体现关系建模，借助 gmm 确定边界也是特点需要（当然也可以不采用gmm确定边界），通俗的 …

Audio-based automatic speech recognition (A-ASR) systems are affected by noisy conditions in real-world applications. Adding visual cues to the ASR system is an appealing alternative to improve the...