【语音识别】基于matlab GUI HMM中文语音识别【含Matlab源码 1385期】

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二、隐马尔可夫模型简介

隐马尔可夫模型(Hidden Markov model, HMM)是一种结构最简单的动态贝叶斯网的生成模型，它也是一种著名的有向图模型。它是典型的自然语言中处理标注问题的统计机器学模型，本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。
1 引言
假设有三个不同的骰子(6面、4面、8面)，每次先从三个骰子里面选择一个，每个骰子选中的概率为1/3，如下图所示，重复上述过程，得到一串数值[1,6,3,5,2,7]。这些可观测变量组成可观测状态链。同时，在隐马尔可夫模型中还有一条由隐变量组成的隐含状态链，在本例中即骰子的序列。比如得到这串数字骰子的序列可能为[D6, D8, D8, D6, D4, D8]。

隐马尔可夫型示意图如下所示：

图中，箭头表示变量之间的依赖关系。图中各箭头的说明如下：

在任意时刻，观测变量(骰子)仅依赖于状态变量(哪类骰子)，同时t时刻的状态qt仅依赖于t-1时刻的状态qt-1。这就是马尔科夫链，即系统的下一时刻仅由当前状态（无记忆），即“齐次马尔可夫性假设”

2 隐马尔可夫模型的定义
根据上面的例子，这里给出隐马尔可夫的定义。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个可观测的随机序列的过程，隐藏的马尔可夫链随机生成的状态序列，称为状态序列(也就上面例子中的D6，D8等)；每个状态生成一个观测，而由此产生的观测随机序列，称为观测序列(也就上面例子中的1，6等)。序列的每个位置又可以看作是一个时刻。
隐马尔可夫模型由初始的概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定。具体的形式如下，这里设Q是所有可能的状态的集合，V是所有可能的观测的集合，即有：



3 前向算法


对于步骤一的初始，是初始时刻的状态i1 = q1和观测o1的联合概率。步骤(2) 是前向概率的递推公式，计算到时刻t+1部分观测序列为o1,o2,…,ot,ot+1 且在时刻t+1处于状态qi的前向概率。如上图所示，既然at(j)是得到时刻t观测到o1,o2,…,ot并在时刻t处于状态的qj前向概率，那么at(j)aji就是到时刻t观测到o1,o2,…,ot并在是时刻t处于qj状态而在时刻t+1到达qi状态的联合概率。对于这个乘积在时刻t的所有可能的N个状态求和，其结果就是到时刻t观测为o1,o2,…,ot，并在时刻t+1处于状态qi的联合概率。最后第三步，计算出P(O|lamda)的结果。

当然这里只是介绍了诸多算法中的一种，类似的还有后向算法(大家可以看相关的书籍进行了解)。对于动态规划的解决隐马尔科夫模型预测问题，应用最多的是维特比算法。

三、部分源代码

%本程序应用多窗谱法估计的语音信号功率谱密度（PSD）来进行谱减语音增强


clear;
a=2;      %过减因子
b=0.01;     %增益补偿因子
c=0;        %c=0时，不对增益矩阵进行开方，c=1时，进行开方运算

%读取语音文件---------------------------------------------------------------
[filename,pathname]=uigetfile('SNR_0-增大.wav','请选择语音文件：');
[wavin_t,fs]=audioread([pathname filename]);
wav_length=length(wavin_t);

%基音周期最大为20ms，为使ifft还原后语音失真尽量小，帧长至少要为基音周期的2倍
%根据fs选择帧长： 
% switch fs
%     case 8000
%         frame_len=320;step_len=160; 
%     case 10000
%         frame_len=400;step_len=200;
%     case 12000
%         frame_len=480;step_len=240;
%     case 16000
%         frame_len=640;step_len=320;
%     case 44100
%         frame_len=1800;step_len=900;
%     otherwise
%         frame_len=1800;step_len=900;
% end;
frame_len=320;step_len=160;
frame_num=ceil((wav_length-step_len)/step_len);
wavin=zeros(1,frame_num*frame_len);
wavin(1:wav_length)=wavin_t(:);
inframe=zeros(frame_len,frame_num);
for i=1:frame_num;
    inframe(:,i)=wavin(((i-1)*step_len+1):((i-1)*step_len+frame_len));
end;
%inframe=(ENFRAME(wavin,frame_len,step_len))';   %分帧
%frame_num=size(inframe,2);          %求帧数
window=hamming(frame_len);          %定义汉明窗

%分别对每帧fft，求幅值，求相角-----------------------------------------------
for i=1:frame_num;
    fft_frame(:,i)=fft(window.*inframe(:,i));
    abs_frame(:,i)=abs(fft_frame(:,i));
    ang_frame(:,i)=angle(fft_frame(:,i));
end;

%每相邻三帧平滑-------------------------------------------------------------
abs_frame_f=abs_frame;
for i=2:frame_num-1;
    abs_frame_f(:,i)=mean(abs_frame(:,(i-1):(i+1)),2);
end;
abs_frame=abs_frame_f;

%求增益矩阵-----------------------------------------------------------------
%矩阵中每一元素为：
%g(k)=(Py(k)-a*Pn(k))/Py(k)
%Py和Pn分别为带噪语音和噪声的功率谱估计，都用MATLAB中自带的pmtm函数来估计
%可根据需要调节a的大小，来得到更好的效果

%用多窗谱法法对每一帧数据进行功率谱估计
for i=1:frame_num;
    per_PSD(:,i)=pmtm(inframe(:,i),3,frame_len,'twosided');
end;

%对功率谱的每相邻三帧进行平滑
per_PSD_f=per_PSD;
for i=2:frame_num-1;
    per_PSD_f(:,i)=mean(per_PSD(:,(i-1):(i+1)),2);
end;
per_PSD=per_PSD_f;

%取前20帧作为噪声帧，取其平均作为噪声的功率谱估计
noise_PSD=mean(per_PSD(:,1:20),2);

%求增益矩阵
for k=1:frame_num;
    g(:,k)=(per_PSD(:,k)-a*noise_PSD)./per_PSD(:,k);
end;
function test(hmm)
clc;
load mylabel.mat;
load myhmm.mat;
tn=98;%测试样本个数
num=length(label);%模版个数
ccount=0;%识别正确的命令个数
for i=1:tn
	fname = sprintf('test\\%d.wav',i);
	x = audioread(fname);
	[x1 x2] = vad(x);
    x=0.2*x/max(x);%幅度统一化
	m = mfcc(x);
	m = m(x1-2:x2-2,:);
	for j=1:num
		pout(j) = viterbi(hmm{j}, m);
	end
	[d,n] = max(pout);
    %n = mod(n, 10);
   fprintf('第%d个命令, 识别为%s%s\n', i,label(n,1),label(n,2));
   aa=ceil(i/7);



  

 

  
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四、运行结果

五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.

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