Вопрос или проблема
Я пытаюсь решить/понять ASR, используя HMM-GMM.
На абстрактном уровне я понимаю, что происходит, но я не понимаю, как GMM вписывается в это
.
У меня есть 5000 часов речи от одного пользователя. Я взял изображение выше из этой статьи.
Я знаю, что такое GMM, но не могу это понять. Можете объяснить на простом примере.
Предыдущий ответ был неверным, поэтому я его удалил.
Вот моя вторая попытка после прочтения книги “Обработка речи и языка” Даниэля Юрафски и Джеймса Х. Мартина (хорошая книга для чтения).
39 признаков, связанных с наблюдением/акустикой, считаются произошедшими из смесей многомерных гауссовых распределений.
Почему смесь многомерных гауссовых распределений? Предположение о едином многомерном гауссовом распределении для каждого состояния (фонем) является сильным предположением, которое может оказаться неверным.
Как HMM приходит в картину с GMM в ASR: рассмотрим одновариантный случай, где одна цепстрная характеристика (обычно их 39) представлена одним гауссом, и состояние HMM имеет среднее значение и дисперсию, которые генерируют конкретное наблюдение. Определить, какое наблюдение было произведено каким состоянием, является частью проблемы декодирования.
Сообщите, правильно ли это?
Ответ или решение
Вопрос о применении модели Гауссова смешивания (GMM) в распознавании речи (ASR) с использованием скрытых марковских моделей (HMM) является важным аспектом теории и практики системы автоматического распознавания речи. Давайте подробно рассмотрим, как эти компоненты взаимодействуют друг с другом.
Основы системы ASR: HMM и GMM
Скрытые марковские модели (HMM) предназначены для моделирования последовательностей наблюдений, которые происходят во временной области. В контексте ASR они используются для представления различных фонем или звуковых единиц в произносимой речи. Каждый HMM состоит из набора состояний, связанных вероятностными переходами, и описывает, как система может переходить от одного состояния к другому с течением времени.
Модели Гауссова смешивания (GMM), в свою очередь, используются для моделирования распределений акустических признаков, основанных на выходных данных HMM. Каждый состояние HMM соответствует распределению акустических признаков, и GMM позволяет нам учитывать вариации в этих признаках. Вместо того чтобы предполагать, что данные принадлежат к одному Гауссовскому распределению, GMM объединяет несколько Гауссовых распределений, каждый из которых имеет свои собственные параметры (среднее и дисперсию), что позволяет более точно отражать сложные распределения акустических признаков.
Зачем использовать GMM?
Как вы правильно заметили, использование одиночного многомерного Гаусса для каждого состояния HMM является сильным упрощением, что не всегда может справедливо отражать реальность. Например, при анализе речи можно заметить, что акустические признаки часто имеют высокую изменчивость, зависящую от индивидуальных особенностей произношения, фонетики и интонации.
Таким образом, GMM является лучшим выбором, поскольку он:
- Позволяет учитывать множественные моды (локальные максимумы) в распределении данных.
- Способен эффективно моделировать сложные формы данных, которые могут возникать в акустических особенностях речи.
- Обеспечивает более высокую точность и устойчивость к шумам и произношению разных пользователей.
Пример: Применение GMM в HMM для ASR
Рассмотрим простой пример. Пусть мы хотим распознать фонему /a/. Для этого мы можем использовать HMM, в котором будет несколько состояний, каждое из которых соответствует определенному отрезку времени в произношении фонемы.
Каждое состояние может быть описано GMM, состоящим, например, из трех компонентов:
- Первый компонент может описывать начальную часть фонемы, где акустические признаки имеют одно распределение.
- Второй компонент может моделировать гладкие переходы в середине фонемы.
- Третий компонент может учитывать окончание и угасание звука.
В этом случае каждое состояние HMM связано с несколькими Гауссовыми распределениями, которые позволяют лучше описывать данные наблюдений. Когда модель принимает акустические признаки, она использует алгоритм «Вперед-назад» или алгоритм Витерби для вычисления наиболее вероятной последовательности состояний, из которых были сгенерированы эти признаки.
Заключение
Взаимодействие HMM и GMM в ASR позволяет моделировать акустические данные с большей точностью, чем могли бы сделать только HMM или GMM по отдельности. Поскольку ваша обучающая выборка состоит из 5000 часов речи одного пользователя, использование HMM-GMM подхода станет не только оправданным, но и необходимым для достижения высоких показателей распознавания. При дальнейшем изучении рекомендую обратить внимание на методы оптимизации и обучение с учетом моделей, которые будут доступны для вашего конкретного случая.