语音识别-GMM算法原理

深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）作为人工智能领域的核心技术，近年来在计算机视觉、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了突破性进展。与传统机器学习模型相比，DNN通过多层非线性变换自动提取数据特征，解决了复杂模式识别的难题。本文将深入探讨DNN的定义、核心原理、在自然语言处理中的应用，并通过代码示例展示其实际部署方法。

最白话的语音识别入门—GMM模型前言一、高斯混合模型？二、训练思路1.我要用多少个高斯分布去建立高斯混合模型呢？2.每一个高斯分布在一个GMM中占据了多少分量？3.每一个高斯分布的参数是什么？4.迭代三、总结 文章目录前言一、高斯混合模型？二、训练思路1.我要用多少个高斯分布去建立高斯混合模型呢？2.每一个高斯分布在一个GMM中占据了多少分量？3.每一个高斯分布的参数是什么？4.迭代三、总结 前言 自己在工作中陆陆续续地做语音识别也有一年的时间了，感觉语音识别是一个入门门槛非常高的工作，刚刚开始学习的时

GMM算法假设数据点是由一个或多个高斯分布生成的，并通过最大似然估计的方法来估计每个簇的高斯分布的参数。总的来说，GMM是一种非常有效的聚类算法，使用场景多样，如在体育领域，GMM聚类算法也可以用于运动行为检测，使用GMM聚类算法对跑步数据进行聚类，以便更加准确地识别不同的跑步状态。可以看到，人员1、人员2、人员3和人员6属于聚类1，人员5和人员8属于聚类2，人员4和人员7属于聚类3。假设聚类的数量为3。可以看到，人员1属于聚类1的概率是0.96，属于聚类2的概率是0.03，属于聚类3的概率是0.01。

简介 前两天看到知乎上的“最佳聚类实践” 介绍了GMM(高斯混合算法)。相比之前学习的K-Means有些优势。 比如有P(x | θ)，类比K-means有概率，更rubust. 结合GMM，需要使用EM算法，极大似然估计来估测参数 比如Σ(样本标准差 or 马氏距离)，σ，平均数等 1 极大似然估计和EM算法 极大似然 两种常见的估算参数算法：“最小二乘法” 与 “极大似然估计” 主要提下极大似...

     现在假设知道了HMM模型中的一个状态（比如，孤立此识别中，这里一个状态代表一个词）对应的K个多维高斯的所有参数，则该GMM生成该状态（该词）上某一个观察向量（）的概率就出来了，即，知道了某个孤立词对应的K个高斯模型的所有参数，那么，就可以计算一帧观测值对于该词的概率。 以下是文献中提到的     机器学习&数据挖掘笔记_14（GMM-HMM语音识别简单理解） 为了对GMM-H

参考： http://www.cnblogs.com/CBDoctor/archive/2011/11/06/2236286.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_54d460e40101ec00.html http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7413019

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