Simple GMM model for speech

资 源 简 介

Simple GMM model for speech

详 情 说 明

简单GMM模型在语音识别中的应用

高斯混合模型(GMM)是一种广泛应用于语音识别领域的概率统计模型。它在语音信号处理中扮演着重要角色，主要用于对语音特征进行建模和分类。

在语音识别流程中，首先需要从原始语音信号中提取出有效的特征参数，这些特征通常包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPC)等。这些特征能够有效地表征语音的声学特性，同时降低数据的维度。

GMM模型训练阶段涉及多个关键步骤。首先需要确定混合高斯分布的数量，这直接影响模型的表达能力。然后通过期望最大化(EM)算法迭代优化模型参数，包括各高斯分布的均值、方差和混合权重。训练过程中，每个语音类别通常对应一个独立的GMM模型。

在语音检测阶段，系统会将待测语音的特征向量序列输入到训练好的GMM模型中，计算其与各个模型的匹配概率。通过比较这些概率值，系统可以判断输入的语音最可能属于哪个类别。这种方法简单有效，尤其适合处理短时语音片段。

虽然深度学习方法在语音识别领域取得了很大进展，但GMM模型因其计算效率高、理论基础扎实等优势，仍然在许多实际应用中保持着重要地位。