Speech/Voice recognition/combine

Development Platform:

Matlab

train-对一个HMM进行训练的程序.m：Code Content

							function [hmm, pout] = train(samples, M)
%输入:
%  samples -- 样本结构
%  M       -- 为每个状态指定pdf个数,如:[3 3 3 3]
%输出:
%  hmm      -- 训练完成后的hmm
K   = length(samples);
% 计算语音参数
disp('正在计算语音参数');
for k = 1:K
	if isfield(samples(k),'data') & ~isempty(samples(k).data)
		continue;
	else
		samples(k).data = mfcc(samples(k).wave);
	end
end
hmm = inithmm(samples, M);
for loop = 1:40
	fprintf('n第%d遍训练nn',loop)
	hmm = baum(hmm, samples);
	%计算总输出概率
	pout(loop)=0;
	for k = 1:K
		pout(loop) = pout(loop) + viterbi(hmm, samples(k).data);
	end
	fprintf('总和输出概率(log)=%dn', pout(loop))
	%比较两个HMM的距离
	if loop>1
		if abs((pout(loop)-pout(loop-1))/pout(loop)) < 5e-6
			fprintf('收敛!n');
			return
		end
	end
end
disp('迭代40次仍不收敛, 退出');

						