刘二逗呀

摘要： 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）作为语音信号的一种统计模型，在语音处理的各个领域中获得了广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解 阅读全文

摘要： 基于DNN HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点： DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设； 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 阅读全文

摘要： 恢复内容开始 1、样本类别不均衡的解决办法 把数据进行采用的过程中通过相似性同时生成并插样“少数类别数据”，叫做SMOTE算法 对数据先进行聚类，再将大的簇进行随机欠采样或者小的簇进行数据生成 把监督学习变成无监督学习，舍弃掉标签把问题转化为一个无监督问题，如异常检测 先对多数类别进行随机的欠采样， 阅读全文