MATLAB隐马尔可夫模型（HMM）工具包发布

资 源 简 介

该工具包提供完整的MATLAB隐马尔可夫模型实现方案，支持Baum-Welch算法进行模型参数训练，并通过Viterbi算法实现最优状态序列解码。适用于信号处理、模式识别等领域的时间序列数据分析。

详 情 说 明

MATLAB隐马尔可夫模型工具包（HMMToolkit）

项目介绍

本项目是一个完整的MATLAB隐马尔可夫模型（HMM）实现方案，基于经典的隐马尔可夫模型理论，结合动态规划算法和概率统计计算方法，为研究人员和工程师提供一套功能全面的HMM分析工具。工具包包含了从模型训练、序列解码到模型评估的全流程解决方案，并配有多个实际应用场景的交互式演示案例。

功能特性

• HMM模型训练：采用Baum-Welch算法进行高效的模型参数估计，支持带初始参数的优化训练
• 序列解码：基于Viterbi算法实现最可能状态序列的精确推断
• 概率计算：集成前向-后向算法，准确计算观测序列的似然概率
• 模型相似度评估：提供多种HMM模型相似度计算方法，包括KL散度、互信息量等度量指标
• 交互式Demo：包含语音识别、手势识别等典型应用示例，直观展示HMM在实际场景中的应用效果

使用方法

训练阶段

输入观测序列矩阵（N×T维）和可选的初始模型参数，输出优化后的HMM参数，包括状态转移矩阵A、观测概率矩阵B和初始状态分布π。

解码阶段

输入观测序列向量（1×T维）和预训练的HMM模型参数，输出最可能的状态序列路径及其对应概率。

概率计算

输入观测序列和HMM模型参数，输出该观测序列的似然概率值。

相似度计算

输入两个HMM模型的参数矩阵（A,B,π），输出模型间的相似度得分（0-1范围）。

Demo应用

提供示例音频文件或手势轨迹数据作为输入，输出分类结果的可视化图形和准确率评估报告。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox，仅语音识别Demo需要）
• 至少4GB可用内存

文件说明

主程序文件整合了工具包的所有核心功能，实现了隐马尔可夫模型的完整工作流程。该文件包含模型训练模块，能够通过Baum-Welch算法对输入观测数据进行参数估计；集成了序列解码功能，使用Viterbi算法寻找最优状态路径；提供概率计算能力，通过前向-后向算法评估序列似然度；具备模型比较功能，支持多种相似度度量方法；同时封装了演示案例的调用接口，可直接运行语音识别和手势识别等应用示例。用户可通过简单配置参数即可调用相应功能模块。