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
posted @ 2019-08-10 17:55 刘二逗呀 阅读(2838) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2019-08-10 17:52 刘二逗呀 阅读(5238) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2019-07-16 14:52 刘二逗呀 阅读(1391) 评论(0) 推荐(1) 编辑