HMM_GMM 一个有效的

一个有效的，可以直接运行的HMM—GMM代码，而且带有语音数据。不存在任何障碍，值得初学者下载的浅显易懂的例子。

function hmm = baum（hmm samples）

mix  = hmm.mix;			%高斯混合
N    = length（mix）;		%HMM状态数
K    = length（samples）;	%语音样本数
SIZE = size（samples（1）.data2）; %参数阶数

% 计算前向 后向概率矩阵 考虑多观察序列和下溢问题
disp（‘计算样本参数...‘）;
for k = 1:K
    fprintf（‘%d ‘k）
	param（k） = getparam（hmm samples（k）.data）;
end
fprintf（‘\n‘）

% 重估转移概率矩阵A: trans
disp（‘重估转移概率矩阵A...‘）
for i = 1:N-1
	denom = 0;
	for k = 1:K
		tmp   = param（k）.ksai（:i:）;
		denom = denom + sum（tmp（:））;
	end
	for j = i:i+1
		nom = 0;
		for k = 1:K
			tmp = param（k）.ksai（:ij）;
			nom = nom   + sum（tmp（:））;
		end
		hmm.trans（ij） = nom / denom;
	end
end

% 重估混合高斯的参数
disp（‘重估混合高斯的参数...‘）
for l = 1:N
for j = 1:hmm.M（l）
	fprintf（‘%d%d ‘lj）
	% 计算各pdf的均值和方差
	nommean = zeros（1SIZE）; 
	nomvar  = zeros（1SIZE）; 
	den

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1512  2020-08-12 10:16  hmm\baum.m
     文件        2072  2020-08-12 10:16  hmm\enframe.m
     文件        1990  2020-08-12 10:16  hmm\getparam.m
     文件       63856  2020-08-12 10:16  hmm\hmm.mat
     文件        1266  2020-08-12 10:16  hmm\inithmm.asv
     文件        1268  2020-08-12 10:16  hmm\inithmm.m
     文件         180  2020-08-12 10:16  hmm\main.m
     文件        3482  2020-08-12 10:16  hmm\melbankm.m
     文件         859  2020-08-12 10:16  hmm\mfcc.m
     文件         357  2020-08-12 10:16  hmm\mixture.m
     文件         230  2020-08-12 10:16  hmm\pdf.m
     文件         264  2020-08-12 10:16  hmm\recog.asv
     文件         464  2020-08-12 10:16  hmm\recog.m
     文件      630000  2020-08-12 10:16  hmm\samples.mat
     文件         839  2020-08-12 10:16  hmm\train.m
     文件        1860  2020-08-12 10:16  hmm\vad.m
     文件        1026  2020-08-12 10:16  hmm\viterbi.m