HMM 模型算法 包括测试的主函数，Baum-Welch 算法，已经进行了验证，可以直接运行

HMM模型训练语音识别0-9，含GUI界面设计

hmm模型matlab代码此文件夹包含用于在以下位置重现结果的python和matlab代码： 赵丁，沉麻成，无信号交叉口自动驾驶汽车遇到行人的评价。 部署了四种不同的模型以从在无信号交叉口收集的步行交叉口数据中学习随机模型： 'Feedforward.py'：训练一个两层前馈神经网络。 “ LSTM.py”：训练单层LSTM神经网络。 “ HMM”文件夹中的“ main.m”训练隐马尔可夫模型。 “ Random Forest”文件夹中的“ main_rf.m”训练一个随机森林分类器。 安装：要运行python代码，需要Theano和Keras后端。

hmm模型matlab代码概率堆栈 概率堆叠（Prob_stack.txt）：从180个底栖δ18个O记录构造概率栈。 （有关记录的详细信息，请参见[1]的metatdata表。） Prob-LR04-stack（Prob_LR04_stack.txt）：从LR04内核构造的概率堆栈。 两个堆栈文件包含五列：年龄，δ18 O值[‰]，标准差δ18 O值，上限95％的区间，和下界95％间隔的。 应用领域 应用程序文件夹包括三个应用程序：从底栖δ18条O记录，底栖δ18 O记录的年龄的估计，和铅概率叠层的构造/滞后从不同核观察到两个事件之间的分析。 所有代码均以MATLAB语言编写，位于代码文件夹中。 所有δ18 O记录文件应位于数据文件夹中。 要运行此程序，每条记录应包括三列：深度，寿命和数据值。 如果没有年龄估算值，则可以将其保留为NaN。 要运行这些应用程序，请下载Application文件夹和Prob-stack。 为了使程序运行，它们必须保留在同一文件夹中。 概率堆栈 MATLAB代码'construct_hmm_stack'使用摘要文件中列出的内核构造概率堆栈。 为了构建一个概

hmm模型matlab代码埃莱恩 .dat文件 1.dat和2.dat是示例数据文件。 第一和第二列分别列出了排放量和状态。 我将用于生成数据的代码留在train.m 。 火车 使用示例数据（1.dat和2.dat）运行train.m ... $ matlab -nodisplay -r " train('.',2,6);exit " train.m将循环遍历.dat中的每个.dat . 并将观测值加载到两个单元阵列中以获取发射和状态。 用最大似然估计值初始化模型。 的猜测被传递到hmmtrain与观测发射序列的语料库来训练训练模型。 默认情况下，隐马尔可夫模型函数从状态1开始，因此我们将初始状态分布更改为最大似然估计。 Hmm.java $ javac -cp matlabcontrol-4.1.0.jar:. Hmm.java $ java -cp matlabcontrol-4.1.0.jar:. Hmm [LEN] 参考

hmm模型matlab代码概率堆栈 概率堆叠（Prob_stack.txt）：从180个底栖δ18个O记录构造概率栈。 （有关记录的详细信息，请参见[1]的metatdata表。） Prob-LR04-stack（Prob_LR04_stack.txt）：从LR04内核构造的概率堆栈。 两个堆栈文件包含五列：年龄，δ18 O值[‰]，标准差δ18 O值，上限95％的区间，和下界95％间隔的。 应用领域 应用程序文件夹包括三个应用程序：从底栖δ18条O记录，底栖δ18 O记录的年龄的估计，和铅概率叠层的构造/滞后从不同核观察到两个事件之间的分析。 所有代码均以MATLAB语言编写，位于代码文件夹中。 所有δ18 O记录文件应位于数据文件夹中。 要运行此程序，每条记录应包括三列：深度，寿命和数据值。 如果没有年龄估算值，则可以将其保留为NaN。 要运行这些应用程序，请下载Application文件夹和Prob-stack。 为了使程序运行，它们必须保留在同一文件夹中。 概率堆栈 MATLAB代码'construct_hmm_stack'使用摘要文件中列出的内核构造概率堆栈。 为了构建一个概

hmm模型matlab代码Matlab的隐马尔可夫模型工具箱 Matlab实现的标准隐马尔可夫模型（HMM）具有连续发射以及相关的HMM，这些模型允许参数随时间变化。 时变隐马尔可夫模型的研究和应用都在此基础上展开。 使用此代码时，请引用： [1] O. Carr，F。Andreotti，KEA Saunders，N。Palmius，GM Goodwin，M。De Vos，“使用智能手机加速度计的昼夜节律监测双相情感障碍的抑郁症”。 [2] Q. Huang，D。Cohen，S。Komarzynski，XM Li，P。Innominato，F。Lévi和B.Finkenstädt，“用于隐藏遥测活动数据中昼夜节律的隐马尔可夫模型”，JR Soc。 接口，卷。 15号139，2018。 职能 Baum-Welch算法-用于从无监督的观测结果集中确定HMM参数。 时变过渡概率Baum-Welch-具有时变过渡概率的Baum-Welch算法。 维特比算法-用于根据一组观测值和HMM参数确定最可能的隐藏状态序列。 时变维特比算法-用于根据一组观测值和时变HMM参数确定最可能的隐藏状态序列。 参

从hmm模型的建立，到解决hmm模型的三个问题的三种算法

hmm模型matlab代码HMM-GMM 这是我个人实现的隐马尔可夫模型和高斯混合模型，这是统计机器学习中的两个经典生成模型。 HMM是在无监督的情况下进行训练的，代码实现了前向后退算法，以在给出部分/全部观测值的任何时间步长计算状态的边际概率，而Baum-Welch算法则用于估计初始概率分布，过渡和排放概率分布。 对于此示例，观察值是空格和字母，但是代码足够通用，可以与任何观察值序列和隐藏状态一起使用。 下面讨论的所有概率将在日志空间中。 HMM的推论被实现为一种维特比算法（动态编程） 依存关系 Python 3.x load_corpus(path) 此功能特定于此示例，用于读取观察顺序。 它将读取路径中的文件，仅保留字母和单个空格对其进行清理，并将所有内容都转换为小写。 它将返回清除输入的字符串。 load_probabilities(path) 此函数在指定的路径中加载pickle文件，该路径包含字典的元组。 第一个字典包含初始状态概率，并将整数i映射到第i个状态的概率。 第二词典包含转换概率和映射整数i到该整数j映射到过渡的从状态i到状态j的概率的第二词典。 最后，第三个字典

用于隔离数字识别的简单GMM-HMM模型 简单的GMM和HMM模型的Python实现，用于隔离数字识别。 此实现包含3个模型： 单一高斯：使用具有对角协方差的单一高斯对每个数字进行建模。 高斯混合模型（GMM）：每个数字都是使用高斯混合模型来建模的，并通过扰动单个高斯模型进行初始化。 隐马尔可夫模型（HMM）：每个数字由包含N个状态的HMM建模，其中每个状态的发射概率是具有对角协方差的单个高斯分布。 免责声明：这是一个教育性的实现，预计不会有很高的性能。 安装 要安装使用： pip install git+https://github.com/desh2608/gmm-hmm-asr.git 要安装测试（用于开发）： git clone https://github.com/desh2608/gmm-hmm-asr.git cd gmm-hmm-asr && pip ins