【语音识别】基于隐马尔可夫模型(HMM)的孤立字语音识别matlab源码

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一、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]。
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隐马尔可夫型示意图如下所示:
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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:
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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:
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3 前向算法
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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。

二、源代码

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三、运行结果

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四、备注

完整代码或者代写添加QQ1575304183

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