基于HMM的语音识别系统，自己的毕设

自己做的毕业设计，基于HMM的小词汇量孤立词语音识别

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）; 
	denom   = 0;
	for k = 1:K
		T = size（samples（k）.data1）;
		for t = 1:T
			x	    = samples（k）.data（t:）;
			nommean = nommean + param（k）.gama（tlj） * x;
			nomvar  = nomvar  + param（k）.gama（tlj） * （x-mix（l）.mean（j:））.^2;
			denom   = denom   + param（k）.gama（tlj）;
		end
	end
	hmm.mix（l）.mean（j:） = nommean / denom;
	hmm.mix（l）.var （j:） = nomvar  / denom;

	% 计算各pdf的权
	nom   = 0;
	denom = 0;
	for k = 1:K
		tmp = param（k）.gama（:lj）;    nom   = nom   + sum（tmp（:））;
		tmp = param（k）.gama（:l:）;    denom = denom + sum（tmp（:））;
	end
	hmm.mix（l）.weight（j） = nom/denom;
end
fprintf（‘\n‘）
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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     文件      12286  2009-05-19 09:45  whisper\0_11.wav

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     文件      15664  2004-11-16 20:20  whisper\1_05.wav

............此处省略644个文件信息