HMM模型的Levelbuilding 算法，求改正

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原创最新推荐文章于 2026-10-01 13:48:53 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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在论文“A Speaker-Independent, Syntax-Directed, Connected Word Recognition System Based on Hidden Markov Models and Level Building”中提到动态规划来解决HMM连接词识别问题,文中提到：

上面的一步已经实现，在第二层的动态规划中，有点迷惑了。。

详细的代码如下：

function [Pr,Br,Wr] = HMMlevelBuilding(hmms,O)
%LEVELBUILDING Summary of this function goes here
%   hmms:HMM模型集合
%   O:观测序列
% 返回值： Pr：最佳累积距离；Br:最佳累积距离对应的帧；Wr:最佳词序列

    T= size(O,1);	%语音帧数,观测序列长度
    K=length(hmms);%HMM模型个数
    L=7;  %最大层数，即词数
%At level l=1
%Initialization
      P=-inf(L,T,K);
      B=zeros(L,T,K);
      Pr=-inf(L,T);  %保存最优概率
      Br=zeros(L,T);
      Wr=zeros(L,T);
     delta=cell(1,K);
      fai=cell(1,K); %记录状态
      init=cell(1,K);
     trans=cell(1,K);
      %初始化
      for i=1:K
        hmm=hmms{i}.hmm; %第i个隐马尔可夫模型的状态数
       delta{i}=zeros(T,hmm.N); %第i个模型的token
        %初始化第i个模型的第一个状态的概率，转换为对数形式
       fai{i}= zeros(T,hmm.N);
       init{i}=hmm.init;    
       trans{i}=hmm.trans;
       ind1  = find(init{i}>0);
       ind0  = find(init{i}<=0);
       init{i}(ind0) = -inf;
       init{i}(ind1) = log(init{i}(ind1));
       %初始化第i个模型的的转移概率
      ind1 = find(trans{i}>0);
      ind0 = find(trans{i}<=0);
      trans{i}(ind0) = -inf;
      trans{i}(ind1) = log(trans{i}(ind1));
      end
    x = O(1,:);
     
   for k=1:K
      for i=1:hmms{k}.hmm.N %每个HMM的状态数
	  delta{k}(1,i) = init{k}(i) + log(mixture(hmms{k}.hmm.mix(i),x)); %初始化前向概率矩阵,初始状态概率乘以t=1时观测序列的输出概率
      end
   end
   
  delta1=delta; %保存初始值，以免迭代覆盖
  
for t=2:T %从第二个观测序列开始 
        
     for  k=1:K 
         for j = 1:hmms{k}.hmm.N  %对该模型的所有状态
	      [delta{k}(t,j), fai{k}(t,j)]= max(delta{k}(t-1,:) + trans{k}(:,j)');%找出t-1时刻所有状态最大的前向概率与转移的矩阵kk
	      x = O(t,:);
	      delta{k}(t,j) = delta{k}(t,j) + log(mixture(hmms{k}.hmm.mix(j),x)); %记录第k个词的最大距离
         end    
         P(1,t,k)=delta{k}(t,hmms{k}.hmm.N);
         B(1,t,k)=t; %保存帧号还是0？？
     end
     [pm,q]=max(P(1,t,1:K));
      Pr(1,t)=pm;
      Br(1,t)=B(1,t,q);
      Wr(1,t)=q;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%level=1 End%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%level=2 开始。。。。。
%Initialization
 
for l=2:L
    delta2(1,1)=0;  belta(1,1)=0;
    for t=2:T %从第二个观测序列开始 
     
        temp=-inf; wi=0;
        for k=1:K
            if trans{k}(1,1)+delta2(t-1,1)>temp
                temp=trans{k}(1,1)+delta2(t-1,1);
                wi=k;
            end
        end
       
             %[pb,ind]=max(trans{1:K}(1,1)+delta2(t-1,1));
             x=O(t,:);
             [va,ind]=max([Pr(l-1,t-1) temp]);
             delta2(t,1)=va+log(mixture(hmms{wi}.hmm.mix(1),x));
             if ind==1 
                 belta(t,1)=t-1;
             else
                 belta(t,1)=belta(t-1,1);
             end
  
             %%递归
             for k=1:K
                  for j = 1:hmms{k}.hmm.N  %对该模型的所有状态
                     
                  
                     [vm,vd]=max(delta2(t-1,:)+ trans{k}(:,j)');
                   
                     belta(t,j)=belta(t-1,vd);
                  end  
                  
              P(l,t,k)=delta2(t,hmms{k}.hmm.N);
              B(l,t,k)=belta(t,hmms{k}.hmm.N); %保存帧号还是0？？
             end   
             %%结束递归
    end
     [pm,q]=max(P(l,t,1:K));
      Pr(l,t)=pm;
      Br(l,t)=B(l,t,q);
      Wr(l,t)=q;
    
end



%  disp(delta2);


end