5.第五章 基于统计模型(HMM)方式的语音识别技术
语音识别技术简介
语音识别技术简介我想大家都听过阿里巴巴与四十大盗的故事，阿里巴巴的“芝麻开门”就是一个语音识别的例子，可见语音识别是很早就启蒙了。
今天我就和大家一起来学习一下语音识别技术。
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。
伴随计算机技术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一”。
语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向。
其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面，所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。
今天主要讲的内容有：语音识别的发展历史、系统分类、基本方法、系统结构、面临问题以及前景展望。
语音识别发展历史1952年贝尔研究所Davis等人研究成功了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。
1960年英国的Denes等人研究成功了第一个计算机语音识别系统。
大规模的语音识别[3]研究是在进入了70年代以后，在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。
进入80年代以后，研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。
在研究思路上也发生了重大变化，即由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型(HMM）的技术思路。
此外，再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。
进入90年代以后，在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。
但是，在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。
我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。
研究水平也从实验室逐步走向实用。
我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。
语音识别技术的原理及其实现方法
语音识别技术的原理及其实现方法语音识别技术是一种将人类语音转化为文字的技术，它正被越来越广泛地应用于智能助理、语音输入、自动翻译等领域。
本文将详细讨论语音识别技术的原理及其实现方法，以帮助读者更好地了解这一技术并掌握其应用。
一、语音识别技术的原理语音识别技术的原理可以分为三个主要步骤：信号处理、特征提取和模型匹配。
1. 信号处理：语音信号在传输过程中可能受到多种噪声的干扰，如环境噪声、话筒噪声等。
因此，首先需要对音频信号进行预处理，以提高识别准确率。
该步骤通常包括音频去噪、降噪、增强等技术。
2. 特征提取：在预处理后，需要对语音信号进行特征提取，即将连续的语音信号转换为更具区分度的特征向量。
常用的特征提取方法有MFCC （Mel Frequency Cepstral Coefficients）和PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
这些特征提取方法通过对不同频率的声音进行分析，提取出语音信号的关键特征，如音高、音频的形态和时长等。
3. 模型匹配：在特征提取后，需要建立一个匹配模型，将特征向量与预先训练好的语音模型进行比对，以确定输入语音对应的文字内容。
常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。
这些模型通过学习大量的语音样本，使模型能够根据输入的特征向量判断最有可能的文字结果。
二、语音识别技术的实现方法语音识别技术的实现需要借助特定的工具和算法。
以下是常用的语音识别技术实现方法：1. 基于统计模型的方法：该方法主要基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
隐马尔可夫模型用于描述语音信号的动态性，而高斯混合模型则用于对特征向量进行建模。
这种方法的优点在于其模型简单，容易实现，但其处理长时语音和噪声的能力较弱。
2. 基于神经网络的方法：随着深度学习技术的发展，深度神经网络（DNN）成为语音识别领域的热门技术。
该方法使用多层神经网络模型来学习语音信号的特征表示和模式匹配。
隐马尔可夫模型在语音识别中的应用
隐马尔可夫模型在语音识别中的应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种统计模型，常被用于序列数据的建模与分析。
其在语音识别领域有着广泛的应用。
本文将介绍隐马尔可夫模型在语音识别中的原理及应用。
一、引言语音识别是指将人类的语音信息转换为可识别的文字信息的技术。
在实际应用中，语音识别已经被广泛应用于语音助手、语音控制、语音转写等方面，极大地方便了人们的生活。
隐马尔可夫模型作为一种概率模型，其可以对语音信号进行建模与分析，为语音识别提供了有效的方法。
二、隐马尔可夫模型的基本原理隐马尔可夫模型由状态序列和观测序列组成。
状态序列是隐藏的，观测序列是可见的。
在语音识别中，状态序列可以表示语音信号的音素序列，观测序列表示对应的声音特征序列。
隐马尔可夫模型的基本原理可以归纳为三个概率：初始状态概率、状态转移概率和观测概率。
1. 初始状态概率：表示隐马尔可夫模型在时刻t=1时各个状态的概率分布。
在语音识别中，初始状态概率可以表示为开始语音的各个音素出现的概率分布。
2. 状态转移概率：表示隐马尔可夫模型从一个状态转移到另一个状态的概率分布。
在语音识别中，状态转移概率可以表示为音素之间转移的概率。
3. 观测概率：表示隐马尔可夫模型从某个状态生成观测值的概率分布。
在语音识别中，观测概率可以表示为某个音素对应的声音特征序列的概率。
三、隐马尔可夫模型在语音识别中的应用1. 语音识别过程在语音识别中，首先需要通过语音信号提取声音特征序列，例如梅尔倒谱系数（MFCC），线性预测编码（LPC）等。
然后，利用隐马尔可夫模型进行声音特征序列与音素序列之间的对齐操作，找到最可能匹配的音素序列。
最后，通过后处理算法对音素序列进行连续性约束等处理，得到最终的识别结果。
2. 训练过程隐马尔可夫模型的训练过程主要包括参数估计和模型训练两个步骤。
参数估计是指根据给定的语音和标签数据，通过最大似然估计等方法，估计模型的参数。
语音识别技术的发展
语音识别技术的发展语音识别技术是近年来备受关注的一种人工智能技术，它通过对人类语言的理解和转化，实现人机交互的智能化。
随着科技的不断进步，语音识别技术也在不断地发展，本文将探讨语音识别技术的发展历程、现状及未来趋势。
一、发展历程语音识别技术的发展可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究语音信号的处理和分析。
随着计算机技术的发展，到了70年代，基于声学模式的语音识别技术得到了广泛的应用。
然而，由于这种方法依赖于对语音信号的精确测量和建模，其应用范围受到了很大的限制。
进入90年代，随着人工智能和信号处理技术的发展，基于统计的语言模型和隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别技术得到了广泛的应用。
这种方法可以通过对语音信号的分析和处理，实现对人类语言的自动识别。
随着技术的不断进步，语音识别技术逐渐从实验室走向了实际应用，如智能家居、智能车载、智能客服等领域。
二、现状目前，语音识别技术已经得到了广泛的应用。
在智能家居领域，语音识别技术可以实现通过语音控制家电设备，如空调、电视、音响等。
在智能车载领域，语音识别技术可以实现通过语音导航、语音播报等功能，提高驾驶安全性。
在智能客服领域，语音识别技术可以实现通过语音识别用户的输入，进而提供个性化的服务。
此外，在医疗、教育、娱乐等领域，语音识别技术也得到了广泛的应用。
然而，尽管语音识别技术已经取得了很大的进展，但仍存在一些问题需要解决。
首先，语音识别的准确率仍然需要提高。
由于人类语言的复杂性，不同的方言、口音、语速等因素都会影响语音识别的准确性。
其次，语音识别的速度也需要进一步提高。
在一些需要快速响应的场景下，如紧急呼叫、实时导航等，提高语音识别的速度显得尤为重要。
三、未来趋势随着人工智能和机器学习技术的发展，未来语音识别技术将会朝着更加智能化、个性化的方向发展。
首先，随着深度学习技术的发展，语音识别技术将会更加精准地识别人类语言。
通过利用更复杂的神经网络结构和算法，可以更好地处理各种复杂的语音信号，提高识别的准确率。
隐马尔可夫模型算法及其在语音识别中的应用
隐马尔可夫模型算法及其在语音识别中的应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）算法是一种经典的统计模型，常被用于对序列数据的建模与分析。
目前，在语音识别、生物信息学、自然语言处理等领域中，HMM算法已经得到广泛的应用。
本文将阐述HMM算法的基本原理及其在语音识别中的应用。
一、HMM算法的基本原理1.概率有限状态自动机HMM算法是一种概率有限状态自动机（Probabilistic Finite State Automata，PFSA）。
PFSA是一种用于描述随机序列的有限状态自动机，在描述序列数据的时候可以考虑序列的概率分布。
PFSA主要包括以下几个部分：（1）一个有限状态的集合S={s_1,s_2,…,s_N}，其中s_i表示第i个状态。
（2）一个有限的输出字母表A={a_1,a_2,…,a_K}，其中a_i表示第i个输出字母。
（3）一个大小为N×N的转移概率矩阵Ψ={ψ_ij}，其中ψ_ij表示在状态s_i的前提下，转移到状态s_j的概率。
（4）一个大小为N×K的输出概率矩阵Φ={φ_ik}，其中φ_ik 表示在状态s_i的前提下，输出字母a_k的概率。
2. 隐藏状态在HMM中，序列的具体生成过程是由一个隐藏状态序列和一个观测序列组成的。
隐藏状态是指对于每个观测值而言，在每个时刻都存在一个对应的隐藏状态，但这个隐藏状态对于观测者来说是不可见的。
这就是所谓的“隐藏”状态。
隐藏状态和观测序列中的每个观测值都有一定的概率联系。
3. HMM模型在HMM模型中，隐藏状态和可观察到的输出状态是联合的，且它们都服从马尔可夫过程。
根据不同的模型，HMM模型可以划分为左-右模型、符合模型、环模型等。
其中最常见的是左-右模型。
在这种模型中，隐藏状态之间存在着马尔可夫链的转移。
在任何隐藏状态上，当前状态接下来可以转移到最多两个状态：向右移动一格或不变。
4. HMM的三个问题在HMM模型中，有三个基本问题：概率计算问题、状态路径问题和参数训练问题。
语音识别技术中的语音模型训练方法
语音识别技术中的语音模型训练方法语音识别技术的快速发展已经在我们的日常生活中产生了广泛的应用，并且在各个领域中持续取得了突破。
语音模型训练作为语音识别系统中的核心环节，对准确性和性能的提升起着至关重要的作用。
本文将介绍几种常见的语音模型训练方法，并探讨它们的优缺点。
首先，基于统计的语音模型训练方法是最早被广泛采用的方式之一。
这种方法主要依靠大量的语音数据来进行训练，使用统计学习算法来建立模型。
其中，常用的方法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）。
HMM是一种基于状态转移的模型，通过建立状态和观测之间的概率映射来实现语音信号的识别。
DNN则是一种更加复杂和强大的模型，通过多个神经网络层叠加来实现更高的准确性。
但是，由于这些方法基于传统的统计学习，对于复杂的语音特征和长句子的识别仍然存在一定的局限性。
其次，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语音模型训练方法成为了研究热点。
深度学习通过建立多层次的神经网络来模拟人类的语音识别过程，从而实现更高的准确性和鲁棒性。
常用的方法包括循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。
RNN是一种具有记忆功能的神经网络，能够处理序列型数据，适用于语音信号的连续识别。
LSTM则是一种特殊类型的RNN，通过引入记忆单元来解决长期依赖问题，能够更好地处理长句子的识别。
这些方法在语音识别任务中取得了良好的效果，但是它们的模型复杂度较高，需要大量的计算资源和数据进行训练。
此外，迁移学习技术在语音模型训练中也得到了广泛应用。
迁移学习通过将在其他相关任务上已经训练好的模型参数迁移到目标任务上，加快模型训练过程和提高模型的准确性。
在语音识别领域，常用的迁移学习方法包括迁移自微调（Fine-tuning）和迁移自预训练（Pre-training）。
语音识别技术在智能安防中的应用手册
语音识别技术在智能安防中的应用手册第一章绪论 (2)1.1 语音识别技术概述 (2)1.2 智能安防概述 (2)第二章语音识别技术原理 (3)2.1 语音信号处理 (3)2.2 语音特征提取 (4)2.3 语音识别算法 (4)第三章语音识别系统设计 (4)3.1 系统架构设计 (4)3.1.1 前端处理 (4)3.1.2 声学模型 (5)3.1.3 (5)3.1.4 解码器 (5)3.2 关键技术实现 (6)3.2.1 声学特征提取 (6)3.2.2 声学模型训练 (6)3.2.3 训练 (6)3.2.4 解码器实现 (6)第四章语音识别在智能安防中的应用场景 (6)4.1 实时语音监控 (6)4.2 语音报警系统 (7)4.3 语音识别门禁系统 (7)第五章语音识别在入侵检测中的应用 (7)5.1 语音识别与入侵检测结合 (7)5.2 识别异常声音 (8)5.3 实时预警系统 (8)第六章语音识别在紧急事件处理中的应用 (9)6.1 紧急呼叫识别 (9)6.2 紧急事件语音报警 (9)6.3 语音识别与应急指挥系统 (9)第七章语音识别在视频监控中的应用 (10)7.1 视频与语音识别结合 (10)7.2 语音识别辅助视频分析 (10)7.3 语音识别在视频摘要中的应用 (11)第八章语音识别在智能家居安防中的应用 (11)8.1 语音识别与智能家居系统 (11)8.2 语音控制安防设备 (12)8.3 语音识别在家庭安全中的应用 (12)第九章语音识别在室外安防中的应用 (13)9.1 语音识别与室外监控 (13)9.2 语音识别在停车场管理中的应用 (13)9.3 语音识别在公共场所安全中的应用 (13)第十章语音识别技术在安防设备中的应用 (14)10.1 语音识别与摄像头结合 (14)10.2 语音识别与门禁系统结合 (14)10.3 语音识别与报警设备结合 (14)第十一章语音识别在安防系统中的挑战与解决方案 (15)11.1 语音识别准确性 (15)11.2 语音识别抗噪能力 (15)11.3 语音识别实时性 (16)第十二章语音识别技术在安防行业的发展趋势 (16)12.1 语音识别技术发展前景 (16)12.2 智能安防行业发展趋势 (16)12.3 语音识别在安防行业中的应用前景 (17)第一章绪论科技的飞速发展，人工智能技术已经深入到了我们生活的各个领域。
语音识别系统中的说话人识别技术研究
语音识别系统中的说话人识别技术研究近年来，随着人工智能的快速发展，语音识别技术得到了广泛应用。
而在语音识别系统中，说话人识别技术是一个重要的研究方向。
说话人识别技术旨在通过声音特征来识别不同个体的身份，具有广泛的应用价值，如语音助手、安全认证等领域。
本文将重点研究语音识别系统中的说话人识别技术，探讨其原理、方法和应用。
一、说话人识别技术原理说话人识别技术的原理基于人类语音信号中的个体差异，每个人的声音都有独特的频谱特征。
根据这一特点，说话人识别技术通过提取声音特征并进行比对，来判断不同个体的身份。
具体而言，其原理包括声纹提取、声纹匹配和分类识别三个关键步骤。
声纹提取是说话人识别技术的第一步，它通过特定的算法从语音信号中提取出能够代表说话人个体特征的声纹信息。
常用的声纹提取方法包括基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的特征提取、线性预测编码（LPC）和高斯混合模型（GMM）等。
声纹匹配是说话人识别技术的核心步骤，它通过对提取的声纹信息进行比对，计算不同声纹之间的相似度。
常见的声纹匹配方法有模板匹配、动态时间规整（DTW）和高斯混合模型（GMM-UBM）等。
这些方法可以通过计算相似度得到说话人之间的相似性分数，并进行身份识别。
分类识别是说话人识别技术的最后一步，它通过建立分类模型，将提取到的声纹信息与已知身份的声纹模板进行比对，判断说话人的身份。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、k近邻算法（k-NN）和多层感知机（MLP）等。
二、说话人识别技术方法在语音识别系统中，说话人识别技术可以根据特征提取方法和分类模型的不同，分为传统方法和深度学习方法两类。
1. 传统方法：传统的说话人识别方法主要基于统计模型，例如高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
这些方法在声纹提取和声纹匹配中得到应用，通过建立模型对声音特征进行建模和比对，实现说话人身份的识别。
传统方法的优点是简单易懂、计算量小，但在面对高噪声环境和长时语音数据时效果较差。
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P(H) = P1 P(T) = 1-P1
硬币投掷试验模型
HMM模型的要素及其模型描述 HMM模型的要素及其模型描述
模型要素: 模型要素:
(1)N:模型中的状态数目 )N: (2)M:每个状态可能输出的观察符号的数目 )M: (3)A = {aij}:状态转移概率分布 (4)B = {bj(k)}:观察符号的概率分布 (k)}: i}: (5)π= {πi}:初始状态概率分布
0.2
0.5 0.8 S2 0.5
1.0 S3
模型评估问题的解法(1) 模型评估问题的解法(1)
S1 当给定模型λ( 当给定模型λ(A, B,π)以及观察序列 计算模型λ O =o1o2…oT时,计算模型λ对观察序列 o |λ)概率的思路是 穷举法) 概率的思路是( O 的 P(O|λ)概率的思路是(穷举法): (1)对长度为T 的观察序列O,找出所有 可能产生该观察序列O 的状态转移序 ,J); 列 Qj =qj1 qj2 qj3 …qjT(j=1,2,…,J); q (j=1 ,J) (2)分别计算Qj与观察序列O 的联合概率 |λ); P(O, Qj|λ); |λ)的和 的和, (2)取各联合概率P(O,Qj|λ)的和,即: 取各联合概率P(
P(O|λ)=∑P(O,Qj|λ)
j=1 j=1
0.2
0.5 0.8 S2 0.5
1.0 S3
模型评估问题的解法(2) 模型评估问题的解法(2)
S1 |λ)的一般解法 的一般解法: P(O|λ)的一般解法: ∵ P(O,Qj|λ)= P(Qj|λ)P(O|Qj,λ) = aj0,1 aj1,2 aj2,3 …ajT-1,T a P(O|Qj,λ)= P(o1|qj1)P(o2|qj2) … P(oT|qjT) = b1j(o1) b2j(o2) b3j(o3) … bTj(oT)
采用前向算法求解P(abba|λ)概率的格型图 采用前向算法求解P(abba|λ)概率的格型图 前向算法求解P(abba|λ)
0.2
0.5 0.8 S2 0.6 0.4 0.5
1.0 S3 0.2 0.8
最佳路径问题的解法
最佳路径:S1-S2-S3-S3最佳路径:S1-S2-S3-S3-S3 Q: O:
模式匹配 词 汇 表 W(k), 1≤k≤N 参考模式 R(k), 1≤k≤N 失真侧度 Dk = D(T,R(k)) DTW距离 -Dk:DTW距离 判 别 n = argmin{Dk}
1≤k≤N
统计模型 词 汇 表 W(k), 1≤k≤N 参考模型 M(k), 1≤k≤N 概率侧度 P(T|M(k)) M(k)生成 -P: 由M(k)生成T 的概率 判 别 n=argmax{P(T|M(k))}
观察日期: 观察日期: 1 2 3 4 5 6 7 8 0.2 2: : 观察序列(O) (O): 观察序列(O): 晴晴晴雨雨晴多云晴 1: : 0.1 0.3 雨天 多云 状态转移序列: 状态转移序列:3 3 3 1 1 3 2 3 0.2 0.1 状态输出概率P(O| P(O|λ) 状态输出概率P(O| ): 3: : 初始状态 P(O|λ) P(3 P(O| ) = P(3,3,3,1,1,3,2,3 |λ) ) 晴天 P(3)=1.0 P(3)P(3 )P(3 )P(1 = P(3)P(3|3)P(3|3)P(1|3) 0.8 P(1 )P(3 )P(2 )P(3 P(1|1)P(3|1)P(2|3)P(3|2) 天气的马尔柯夫模型
训练 VITERBI 计算
X:特征矢量的时间序列 O:基于VQ的观察符号序列 基于VQ的观察符号序列 VQ 判决规则
基于统计模型框架的识别法(1) 基于统计模型框架的识别法(1)
语音识别问题的形式化描述
-设:(1)待识语音的特征模式:T =t1,t2,…, tI 待识语音的特征模式: , 个单词: (2)词汇表中第n个单词:W(n), 1≤n≤N 被观察到后, (3)当T 被观察到后,与T 对应的发声内容是 的概率: 单词 W(n)的概率: P( W(n)|T ) -语音识别问题的形式化描述: 语音识别问题的形式化描述:
基于统计模型框架的识别法* 5.1.2 基于统计模型框架的识别法*
5.2 隐马尔柯夫模型(HMM)的概念 隐马尔柯夫模型(HMM)的概念
马尔柯夫过程* 5.2.1 马尔柯夫过程* 隐马尔柯夫模型的概念* 5.2.2 隐马尔柯夫模型的概念* 5.2.3 HMM的要素及其模型描述* HMM的要素及其模型描述 的要素及其模型描述* 基于HMM HMM的观察符号序列 5.2.4 基于HMM的观察符号序列 的生成方式* 的生成方式*
J
j=1 j=1
J
T
P(O|λ)=∑P(O,Qj|λ)=∑{∏ ajt,tbtj(ot) }
j=1 t=1 j=1 t=1
0.2
0.5 0.8 S2 0.6 0.4 0.5
1.0 S3 0.2 0.8
模型评估问题的前向算法
Q: O:
S1 S2 S3 1.0
S1
a 0.5 b 0.5 q1 a
0.5x0.2
a 0.5 0.6 0.2 0.4 0.8 b 0.5 HMM 模型的例子
[ ] [ ] [ ]
P(Qj|λ)= P(qj1)P(qj2|qj1)P(qj3|qj2) … P(qjT-1|qjT)
∴ P(O,Qj|λ) = aj0,1b1j(o1) aj1,2 b2j(o2) … ajT-1,T bTj(oT)
1≤k≤N
识别结果 W(n)
识别结果 W(n)
马尔柯夫过程
P(Cj | Ci)
语言的马尔柯夫模型 P(Ci,Cj) = P(Ci)P(Cj|Ci) P(Ci,Cj,Ck) = P(Ci)P(Cj|Ci)P(Ck|Cj) 天气的马尔柯夫模型
Ci
P(Cl | Ci)
Cj Cl
P(Ck | Cj)
Ck
一阶马尔柯夫过程 0.4 0.3 0.6
第五章 回家作业
提交时间: 提交时间:
5.1 基于统计模型框架的识别法
5.1.1 预备知识
(1)条件概率 P(A|B) (1)条件概率 P(A|B) = P(A,B)/P(B) P(A,B):表示A 的联合概率. P(A,B):表示A与B的联合概率. (2)Bayes定理 (2)Bayes定理 P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B) (3)事件的独立性 (3)事件的独立性 P(A,B A,B) P(A,B) = P(A)P(B)
[ ] [ ] [ ]
q4 a
0.5x0.2
q2 b
0.5x0.2
q3 b
0.5x0.2
t
0.1 0.01 0.001 0.0001 0.5x0.8 0.5x0.8 0.5x0.8 0.5x0.8 0.0 0.6x0.5 0.4 0.4x0.5 0.12 0.4x0.5 0.028 0.6x0.5 0.0088 0.4x0.5 0.6x0.5 0.4x0.5 0.4x0.5 0.0 0.0 0.08 0.088 0.0260 0.8x1.0 0.2x1.0 0.8x1.0 0.2x1.0
模型描述: 模型描述: λ=(A, B, π)
基于HMM的观察符号序列的生成方式 基于HMM的观察符号序列的生成方式
当给定模型λ( 当给定模型λ(A, B,π)后,就可将该模型看成 一个符号生成器(或称信号源) 一个符号生成器(或称信号源),由它生成观察 其生成过程(也称HMM过程) HMM过程 序列 O= o1o2 … oT.其生成过程(也称HMM过程)是:
5.3 HMM的三个基本问题及其解法 HMM的三个基本问题及其解法
HMM三个基本问题 5.3.1 HMM三个基本问题
模型评估问题(如何求: - 模型评估问题(如何求:P(O|λ)) 最佳路径问题(如何求:Q=q1 - 最佳路径问题(如何求:Q=q1q2…qT) qT) 模型训练问题(如何求: - 模型训练问题(如何求:A ,B ,π)
S1 S2 S3 1.0
S1
a 0.5 b 0.5 q3 b
0.5x0.2
[ ] [ ] [ ]
q4 a
0.5x0.2
q1 a
0.5x0.2
q2 b
0.5x0.2
t
0.1 0.01 0.001 0.0001 0.5x0.8 0.5x0.8 0.5x0.8 0.5x0.8 0.0 0.6x0.5 0.4 0.4x0.5 0.08 0.4x0.5 0.016 0.6x0.5 0.0088 0.4x0.5 0.6x0.5 0.4x0.5 0.4x0.5 0.0 0.0 0.08 0.064 0.0128 0.8x1.0 0.2x1.0 0.8x1.0 0.2x1.0
k = argmax{ P( W(n)|T ) }
n
基于统计模型框架的识别法(2) 基于统计模型框架的识别法(2)
声学模型与语言模型 声学模型 P(W(n)|T )= P(T |W(n))P(W(n))/P(T ) k = argmax{P(T |W(n)) P(W(n))} 语言模型 n 模式匹配与统计模型(T :待识语音) 模式匹配与统计模型( 待识语音)
5.3.2 模型评估问题的解法* 模型评估问题的解法* 最佳路径问题的解法* 5.3.3 最佳路径问题的解法* 5.3.4 模型训练问题的解法
5.4 基于HMM的语音识别方案 基于HMM的语音识别方案
HMM(3) HMM(2) 语音信号 输入 预处理 码本 HMM(1)
声学参数 分析
X
VQ
O
识别
J
a 0.5 0.6 0.2 0.4 0.8 b 0.5 HMM 模型的例子
[ ] [ ] [ ]
观察符号序列:abba 观察符号序列: 所有可能的路径: 所有可能的路径: S1-S1-S1-S2(1) S1-S1-S1-S2-S3 S1-S1-S2-S2(2) S1-S1-S2-S2-S3 S1-S1-S2-S3(3) S1-S1-S2-S3-S3 S1-S2-S2-S2(4) S1-S2-S2-S2-S3 S1-S2-S2-S3(5) S1-S2-S2-S3-S3 S1-S2-S3-S3(6) S1-S2-S3-S3-S3