baum_welch函数算法说明

function hmm=baum_welch(hmm,obs) mix=hmm.mix;%高斯混合模型 N=hmm.N;%HMM的状态数 K=length(obs);%训练数据的样本 SIZE=size(obs(1).fea,2);%特征矢量维度 for loop=1:40%训练循环次数     %————计算前向，后向概率矩阵     for k=1:K         param(k)=getparam(hmm,obs(k).fea);     end     %————重估转移概率矩阵A     for i=1:N-1         demon=0;         for k=1:K             tmp=param(k).ksai(:,i,:);             demon=demon+sum(tmp(:));%对时间t，j求和         end         for j=i:i+i             nom=0;             for k=1:k                 tmp=prarm(k).ksai(:,i,j);