hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别

资 源 简 介

hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；pdf.m函数是计算给定观察向量对该高斯概率密度函数的输出概率；mixture.m是计算观察向量对于某个HMM状态的输出概率，也就是观察向量对该状态的若干高斯混合元的输出概率的线性组合；getparam.m函数是计算前向概率、后向概率、标定系数等参数；viterbi.m是实现Viterbi算法；baum.m是实现Baum-Welch算法；inithmm.m是初始化参数；train.m是训

详 情 说 明

hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；pdf.m函数是计算给定观察向量对该高斯概率密度函数的输出概率；mixture.m是计算观察向量对于某个HMM状态的输出概率，也就是观察向量对该状态的若干高斯混合元的输出概率的线性组合；getparam.m函数是计算前向概率、后向概率、标定系数等参数；viterbi.m是实现Viterbi算法；baum.m是实现Baum-Welch算法；inithmm.m是初始化参数；train.m是训练程序；main.m是训练程序的脚本文件；recog.m是识别程序。

此外，还有其他一些重要的文件和函数可以在此项目中使用。例如，util.m是一个实用程序文件，用于处理数据的预处理和后处理。另外，eval.m是一个评估程序，用于评估语音识别性能。还有一些辅助函数，如plot.m和save.m，用于绘制图表和保存结果。

通过使用这些文件和函数，我们可以更好地实现在噪声环境下的语音识别，并提高系统的性能和准确性。