hmm的MATLAB程序

baum

function hmm=baum（hmmsamples）
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（hmmsamples（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）;
        denom=0;
        for k=1:K
            T=size（samples（k）.data1）;
            for t=1:T
                x=samples（k）.data（t:）;
                nommean=nommean+param（k