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?? shibiesb.m

?? 能夠簡單識別0~9十個數字的matlab程序
?? M
字號:
function [num sbjg]=shibiesb(file)
%識別原始的語音文件
%filename='D:\work\語音\1107\語音文件\t222';
filename=file;
[qs,zz,num]=readlab([filename '.lab']);
[d,fp,dt,tc,t]=readhtk([filename '.wav']);
pd=zeros(4,3000);%定義一個臨時的矩陣pd,用于存儲4個語音波形序列,序列長度不超過3000
%通過.lab和.wav文件將語音文件中的聲音信號讀入pd中
for i=1:4
    qs1(i)=round(qs(i)/fp/10000000);
    zz1(i)=round(zz(i)/fp/10000000);
    cb(i)=zz1(i)-qs1(i)+1;
    pd(i,1)=cb(i);
    for j1=qs1(i):zz1(i)
        pd(i,j1-qs1(i)+2)=d(j1);
    end                
end
%分別對4個數字進行識別      
for sb=1:4
    [ceps,freqresp,fb,fbrecon,freqrecon] = 	mfcc(pd(sb,2:pd(sb,1)), 8000, 160); %計算每個數字的mfcc參數   
    [a1 a2]=size(ceps);
    if (a2>14)
        datacell(:,:,sb)=ceps(:,1:15);%截取前13*15部分
        
    %讀取0到9十個數字的HMM特征參數,并計算概率
    for i=1:10
        fid = fopen(['d:\shuzi' char(i+47) '.mat'],'r');
        prior=fread(fid,6,'double');
        prior=reshape(prior,6,1);
        transmat=fread(fid,36,'double');
        transmat=reshape(transmat,6,6);
        mu=fread(fid,78,'double');
        mu=reshape(mu,13,6);
        Sigma=fread(fid,1014,'double');
        Sigma=reshape(Sigma,13,13,6);
        mixmat=fread(fid,6,'double');
        mixmat=reshape(mixmat,6,1);
        fclose(fid);
        loglik(i) = mhmm_logprob(datacell(:,:,sb), prior, transmat, mu, Sigma, mixmat);%計算概率
    end
    %比較概率的大小,求出概率最大者
    jieguo=loglik(1);
    jg=1;
    for i=1:10
        if loglik(i)>jieguo
            jieguo=loglik(i);
            jg=i;
        end
    end
    sbjg(sb)=jg-1;
    else
        sbjg(sb)=-1;
    end
    
end

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