hmm

hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；pdf.m函数是计算给定观察向量对该高斯概率密度函数的输出概率；mixture.m是计算观察向量对于某个HMM状态的输出概

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
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     文件       1511  2001-11-12 14:17  hmm\baum.m

     文件       1990  2002-02-28 11:05  hmm\getparam.m

     文件      63856  2001-11-12 12:37  hmm\hmm.mat

     文件       1266  2009-10-19 09:33  hmm\inithmm.asv

     文件       1266  2009-10-19 09:41  hmm\inithmm.m

     文件        165  2001-11-13 11:40  hmm\main.m

     文件        859  2001-11-09 09:30  hmm\mfcc.m

     文件        357  2001-11-11 10:28  hmm\mixture.m

     文件        230  2001-11-10 21:48  hmm\pdf.m

     文件        264  2009-10-19 08:52  hmm\recog.asv

     文件        252  2009-10-18 17:25  hmm\recog.m

     文件     630000  2001-11-12 12:38  hmm\samples.mat

     文件        839  2001-11-13 10:12  hmm\train.m

     文件       1860  2009-10-18 17:08  hmm\vad.m

     文件       1026  2001-11-11 09:21  hmm\viterbi.m

     目录          0  2010-09-15 10:19  hmm

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