【语音识别】基于matlab隐马尔可夫模型（HMM）孤立字语音识别【含Matlab源码 576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

function H=melbankm(M,N,fs,fl,fh)
%Mel滤波器组
% 输入参数:	M 滤波器组数量
%		   N  FFT长度
%		   fs  采样频率
%		   fl -fh 为线性功率谱的有用频带(默认为0-0.5*fs)
%		   
%输出参数:	H返回滤波器组，每一行为一个滤波器
if nargin<4
    fl=0*fs;
    fh=0.5*fs;
end

%计算每个滤波器的中心频率
f=zeros(1,M+1);
for m=1:M+2
    f(m)=floor((N/fs)*mel2freq(freq2mel(fl)...
        +(m-1)*(freq2mel(fh)-freq2mel(fl))/(M+1)));
end
%求滤波器组H
c=floor(N/2)+1;
y=zeros(1,c);
H=zeros(M,c);
for m=2:M+1
    for k=1:c                   %由于fh最高为fs/2，那么最多需c位就能存储H
        if f(m-1)<=k&&k<=f(m)
            y(k)=(k-f(m-1))/(f(m)-f(m-1));
        elseif f(m)<=k&&k<=f(m+1)
            y(k)=(f(m+1)-k)/(f(m+1)-f(m));
        else
            y(k)=0;
        end
    endfunction [x,esq,j] = kmeans1(d,k,x0)
%KMEANS Vector quantisation using K-means algorithm [X,ESQ,J]=(D,K,X0)
%Inputs:
% D contains data vectors (one per row)
% K is number of centres required
% X0 are the initial centres (optional)
%
%Outputs:
% X is output row vectors (K rows)
% ESQ is mean square error
% J indicates which centre each data vector belongs to

%  Based on a routine by Chuck Anderson, anderson@cs.colostate.edu, 1996


%      Copyright (C) Mike Brookes 1998
%
%      Last modified Mon Jul 27 15:48:23 1998
%
%   VOICEBOX home page: http://www.ee.ic.ac.uk/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.html
%
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%   This program is free software; you can redistribute it and/or modify
%   it under the terms of the GNU General Public License as published by
%   the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
%   (at your option) any later version.
%
%   This program is distributed in the hope that it will be useful,
%   but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
%   MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
%   GNU General Public License for more details.
%
%   You can obtain a copy of the GNU General Public License from
%   ftp://prep.ai.mit.edu/pub/gnu/COPYING-2.0 or by writing to
%   Free Software Foundation, Inc.,675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA.
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[n,p] = size(d); %输入矩阵d的行(n)和列(p)
if nargin<3
   x = d(ceil(rand(1,k)*n),:); %从输入矩阵中任意取出k个行矢量
else
   x=x0;
end
y = x+1;

while any(x(:) ~= y(:))
   z = disteusq(d,x,'x');%计算d(62*24)与x(3*24)之间的最小值z(62*3)
   [m,j] = min(z,[],2); %找出z中每一行中3个值中的最小值和对应的序列号
   y = x;
   for i=1:k
      s = j==i;
      if any(s)
         x(i,:) = mean(d(s,:),1);  %将该类i中的所有矢量对行求均值
      else
         q=find(m~=0);
         if isempty(q) break; end
         r=q(ceil(rand*length(q)));
         x(i,:) = d(r,:);
         m(r)=0;
         y=x+1;
      end
   end
end

  

 

  
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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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