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HMM隐马尔可夫模型算法库与语音识别系统
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资 源 简 介
本项目在MATLAB环境下完整实现了隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的核心数学框架，涵盖了该模型的三个基本问题解决方法。其一为评估问题，通过前向-后向算法（Forward-Backward Algorithm）计算观测序列在给定模型下的概率；其二为解码问题，通过维特比算法（Viterbi Algorithm）搜索最可能的隐藏状态序列；其三为学习问题，通过鲍姆-维尔奇算法（Baum-Welch Algorithm）进行无监督或监督式的模型参数重估。本项目包含极为丰富的代码文
详 情 说 明
基于MATLAB的隐马尔可夫模型(HMM)计算库与语音识别系统
项目介绍
本项目是一个在MATLAB环境下实现的完整隐马尔可夫模型（HMM）框架，特别针对语音信号处理设计。该系统不仅包含了HMM的核心数学算法（前向算法、维特比算法、鲍姆-维尔奇算法），还集成了一套完整的模拟语音生成、特征提取及模型训练与识别的闭环流程。系统支持连续概率分布建模，采用多混合高斯模型（GMM）作为观测概率密度函数，能够有效处理复杂的非平稳时序信号。
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功能特性
- 全套HMM算法实现：完整覆盖了评估、解码和学习三大基本问题。
- GMM-HMM建模：支持每个状态下多个高斯混合分量的建模，适用于复杂的特征分布。
- 鲁棒的前端处理：包含预加重、分帧、加窗、FFT以及基于离散余弦变换（DCT）的MFCC特征提取逻辑。
- 数值稳定性优化：在前向-后向算法中引入了比例缩放系数（Scaling），在维特比算法中采用对数域运算，防止浮点数下溢。
- 可视化评估：自动生成最优状态路径图以及识别混淆矩阵，直观展示模型性能。
- 灵活的拓扑结构：预设了语音识别常用的从左到右（Left-to-Right）模型拓扑。
系统逻辑与实现流程
代码的主入口函数构建了一个完整的自动化实验流程，主要步骤如下：
- 环境配置与参数设置：定义采样率、语音时长、识别词汇量、HMM状态数、GMM混合数及特征维度等基础参数。
- 模拟数据构造：通过合成算法生成不同频率、带有能量衰减和随机噪声的模拟语音信号，模拟多种词汇词条。
- 特征提取流水线：
- 模型初始化与训练：
- 识别与测试：
- 结果产出：计算整体识别准确率，并绘制混淆矩阵图。
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核心函数算法分析
- 前向-后向算法（Forward-Backward Algorithm）：计算前向变量alpha和后向变量beta。通过引入scale因子对每一帧的概率进行归一化，解决了长序列概率值趋于零的问题。
- 鲍姆-维尔奇算法（Baum-Welch/Train Algorithm）：实现了针对GMM-HMM的参数更新逻辑。在M步中，根据后验概率gamma和xi重新估计转移矩阵，并利用分量后验概率更新GMM的每个高斯分量的均值向量和协方差矩阵。
- 维特比算法（Viterbi Algorithm）：在对数空间内通过动态规划寻找具有最大联合概率的状态路径，用于分析语音信号在时间轴上的状态演变过程。
- GMM概率密度计算：实现了多维高斯分布的对数似然计算，并加入微小的正则化项（1e-5）以防止协方差矩阵出现奇异性。
- 数据模拟算法：通过正弦合成和指数衰减模拟真实的语音激发与结束过程，为算法验证提供标准化的输入源。
系统要求
- 软件版本：MATLAB R2016b 或更高版本。
- 核心模块：仅需基础MATLAB运行环境。部分绘图和运算涉及信号处理逻辑，建议安装 Signal Processing Toolbox 以获得最佳性能。
- 硬件要求：标准桌面配置，由于采用了向量化运算，训练过程对内存要求较低。
使用方法
- 启动MATLAB，将当前工作目录切换至项目文件夹。
- 在命令行窗口输入主函数名称并回车。
- 系统将自动开始提取特征、训练模型并进行交叉验证。
- 运行结束后，可在命令窗口查看准确率数据，并自动弹出“维特比解码路径”与“识别混淆矩阵”两张可视化图表。
- 如需替换真实语音，可修改数据构造部分，使用
audioread读入WAV文件。
