说明：EM算法的matlab实现，EM算法是HMM中用于随机过程模型参数训练的经典算法
说明：这是基于隐马尔可夫模型的连续语音识别代码，不同于dtw,这是个完整的工程，我把需要的voicebox也放进去了，一共用到9个子函数，包括模板的训练算法何识别算法，是完全可以使用的。
说明：在MATLAB中调用hmm tool的实例。 假设已知一组数列。有三个隐藏状态，对应四个observation， 在matlab中直接调用hmm tool可以对hmm模型进行训练。 在训练完成之后，可以利用已训练好的模型进行预估
说明：DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划的思想成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。虽然HMM模型和ANN在连续语音大词汇量语音识别系统优于DTW，但由于DTW算法计算量较少、无需前期的长期训练，也很容易将DTW算法移植到单片机、DSP...
说明：LCMV优化设计阵列处理信号，进行波形数据分析,通过反复训练模板能有较高的识别率，完整的基于HMM的语音识别系统，复化三点Gauss-lengend公式求pi，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。