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作者：zqh_zy链接：http://www.jianshu.com/p/c5fb943afaba來源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 本文通过简单kaldi源码，分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训 阅读全文
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转自： http://www.jianshu.com/p/5b19605792ab?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=pc_all_hots&utm_source=recommendation http://www.jianshu. 阅读全文
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转自：http://blog.csdn.net/inger_h/article/details/52789339 在已经训练好模型的情况下，需要针对一个新任务做在线识别应该怎么做呢？ 一种情况是，用已有的声学模型和新训练的语言模型。 语言模型可以同srilm等工具训练，但是怎样将语言模型与DNN声学 阅读全文
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转自：http://blog.csdn.net/huchad/article/details/52092796 使用kaldi的DNN做音频分类，异常声音检测。 HMM/GMM -》 HMM/DNN 基本上沿用语音识别的思路，有两点注意一下即可。 1. 在训HMM/GMM时，训到monophone即 阅读全文
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转自：http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/55211992 对于每个类别的GMM有几种思路： 第一是将所有训练数据按类别分开，每类的数据训练一个GMM模型 第二是将所有的数据训练一个UBM模型，然后将训练数据按类别分开，用MAP去训练每 阅读全文