GMM-HMM语音识别原理详解

　　本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。

　　1. 什么是Hidden Markov Model？

　　HMM要解决的三个问题：

　　1） Likelihood

　　2） Decoding

　　3） Training

　　2. GMM是什么？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？

　　3. GMM+HMM大法解决语音识别

　　3.1 识别

　　3.2 训练

　　3.2.1 Training the params of GMM

　　3.2.2 Training the params of HMM

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　　1. 什么是Hidden Markov Model？

　　ANS：一个有隐节点（unobservable）和可见节点（visible）的马尔科夫过程（见详解）。

　　隐节点表示状态，可见节点表示我们听到的语音或者看到的时序信号。

　　最开始时，我们指定这个HMM的结构，训练HMM模型时：给定n个时序信号y1...yT（训练样本）， 用MLE（typically implemented in EM） 估计参数：

　　1. N个状态的初始概率

　　2. 状态转移概率a

　　3. 输出概率b

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　　在语音处理中，一个word由若干phoneme（音素）组成；

　　每个HMM对应于一个word或者音素（phoneme）

　　一个word表示成若干states，每个state表示为一个音素

　　用HMM需要解决3个问题：

　　1） Likelihood： 一个HMM生成一串observation序列x的概率< the Forward algorithm>

　　其中，αt（sj）表示HMM在时刻t处于状态j，且observation = {x1，。。.，xt}的概率

，

　　aij是状态i到状态j的转移概率，

　　bj（xt）表示在状态j的时候生成xt的概率，

　　2）Decoding： 给定一串observation序列x，找出最可能从属的HMM状态序列< the Viterbi algorithm>

　　在实际计算中会做剪枝，不是计算每个可能state序列的probability，而是用Viterbi approximation：

　　从时刻1：t，只记录转移概率最大的state和概率。

　　记Vt（si）为从时刻t-1的所有状态转移到时刻t时状态为j的最大概率：

　　记为：从时刻t-1的哪个状态转移到时刻t时状态为j的概率最大；

　　进行Viterbi approximation过程如下：

　　然后根据记录的最可能转移状态序列进行回溯：

　　3）Training： 给定一个observation序列x，训练出HMM参数λ = {aij， bij} the EM （Forward-Backward） algorithm

　　这部分我们放到“3. GMM+HMM大法解决语音识别”中和GMM的training一起讲

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