1、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)報(bào)告專(zhuān)業(yè)班級(jí)：信息安全學(xué)號(hào)：姓名： TOC o 1-5 h z 一、設(shè)計(jì)任務(wù)及要求,1二、語(yǔ)音識(shí)別的簡(jiǎn)單介紹語(yǔ)者識(shí)別的概念,2特征參數(shù)的提取,3用矢量量化聚類(lèi)法生成碼本,3VQ 的說(shuō)話(huà)人識(shí)別,4三、算法程序分析函數(shù)關(guān)系,.4代碼說(shuō)明,5函數(shù) mfcc,5函數(shù) disteu ,5函數(shù) vqlbg ,.6函數(shù)test ,6函數(shù)testDB ,7函數(shù) train ,8函數(shù) melfb ,8四、演示分析,.9五、心得體會(huì),.1112附： GUI程序代碼,12設(shè)計(jì)任務(wù)及要求實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別功能。語(yǔ)音識(shí)別的簡(jiǎn)單介紹基于VQ的說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng)，矢量量化起著雙重作用。在訓(xùn)練階段，把每一個(gè)說(shuō)話(huà)者所提取

2、的特征參數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，產(chǎn)生不同碼字所組成的碼本。在識(shí)別 （ 匹配 ）階段， 我們用VQ方法計(jì)算平均失真測(cè)度（ 本系統(tǒng)在計(jì)算距離d 時(shí)， 采用歐氏距離測(cè)度） ，從而判斷說(shuō)話(huà)人是誰(shuí)。語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1 所示 。圖 1 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖語(yǔ)者識(shí)別的概念語(yǔ)者識(shí)別就是根據(jù)說(shuō)話(huà)人的語(yǔ)音信號(hào)來(lái)判別說(shuō)話(huà)人的身份。語(yǔ)音是人的自然屬性之一，由于說(shuō)話(huà)人發(fā)音器官的生理差異以及后天形成的行為差異，每個(gè)人的語(yǔ)音都帶有強(qiáng)烈的個(gè)人色彩，這就使得通過(guò)分析語(yǔ)音信號(hào)來(lái)識(shí)別說(shuō)話(huà)人成為可能。用語(yǔ)音來(lái)鑒別說(shuō)話(huà)人的身份有著許多獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，如語(yǔ)音是人的固有的特征，不會(huì)丟失或遺忘；語(yǔ)音信號(hào)的采集方便，系統(tǒng)設(shè)備成本低；利用電話(huà)網(wǎng)絡(luò)還可實(shí)

3、現(xiàn)遠(yuǎn)程客戶(hù)服務(wù)等。因此，近幾年來(lái)，說(shuō)話(huà)人識(shí)別越來(lái)越多的受到人們的重視。與其他生物識(shí)別技術(shù)如指紋識(shí)別、手形識(shí)別等相比較，說(shuō)話(huà)人識(shí)別不僅使用方便，而且屬于非接觸性，容易被用戶(hù)接受，并且在已有的各種生物特征識(shí)別技術(shù)中，是唯一可以用作遠(yuǎn)程驗(yàn)證的識(shí)別技術(shù)。因此，說(shuō)話(huà)人識(shí)別的應(yīng)用前景非常廣泛：今天， 說(shuō)話(huà)人識(shí)別技術(shù)已經(jīng)關(guān)系到多學(xué)科的研究領(lǐng)域，不同領(lǐng)域中的進(jìn)步都對(duì)說(shuō)話(huà)人識(shí)別的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。說(shuō)話(huà)人識(shí)別技術(shù)是集聲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息處理和人工智能等諸多領(lǐng)域的一項(xiàng)綜合技術(shù)，應(yīng)用需求將十分廣闊。在吃力語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)候如何提取信號(hào)中關(guān)鍵的成分尤為重要。語(yǔ)音信號(hào)的特征參數(shù)的好壞直接導(dǎo)致了辨別的準(zhǔn)確性。特征參數(shù)的提取

4、對(duì)于特征參數(shù)的選取，我們使用mfcc 的方法來(lái)提取。MFCC參數(shù)是基于人的聽(tīng)覺(jué)特性利用人聽(tīng)覺(jué)的屏蔽效應(yīng)，在Mel 標(biāo)度頻率域提取出來(lái)的倒譜特征參數(shù)。MFCC參數(shù)的提取過(guò)程如下：對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分幀、加窗，然后作離散傅立葉變換，獲得頻譜 分布信息。設(shè)語(yǔ)音信號(hào)的DFT為：N 1j 2 nkXa(k)x(n)e N ,0 k N 1( 1)n1其中式中x(n) 為輸入的語(yǔ)音信號(hào)，N表示傅立葉變換的點(diǎn)數(shù)。再求頻譜幅度的平方，得到能量譜。將能量譜通過(guò)一組Mel 尺度的三角形濾波器組。我們定義一個(gè)有M個(gè)濾波器的濾波器組(濾波器的個(gè)數(shù)和臨界帶的個(gè)數(shù)相近)，采用的濾波器為三角濾波器，中心頻率為f(m),m

5、=1,2,3, ， M本系統(tǒng)取M=100。計(jì)算每個(gè)濾波器組輸出的對(duì)數(shù)能量。N12S(m) ln( | Xa(k) |2 H m (k), ( 2)0mM1其中 H m (k) 為三角濾波器的頻率響應(yīng)。經(jīng)過(guò)離散弦變換(DCT)得到MFC系數(shù)。CM1C(n) S ( m)cos( n(m 0.5/ m),(3) m00nN1MFCC系數(shù)個(gè)數(shù)通常取20 30， 常常不用0 階倒譜系數(shù)，因?yàn)樗从车氖穷l譜能量，故在一般識(shí)別系統(tǒng)中，將稱(chēng)為能量系數(shù)，并不作為倒譜系數(shù)，本系統(tǒng)選取 20 階倒譜系數(shù)。用矢量量化聚類(lèi)法生成碼本我們將每個(gè)待識(shí)的說(shuō)話(huà)人看作是一個(gè)信源，用一個(gè)碼本來(lái)表征。碼本是從該說(shuō)話(huà)人的訓(xùn)練序列中提

6、取的MFCC特征矢量聚類(lèi)而生成。只要訓(xùn)練的序列足夠長(zhǎng)，可認(rèn)為這個(gè)碼本有效地包含了說(shuō)話(huà)人的個(gè)人特征，而與講話(huà)的內(nèi)容無(wú)關(guān)。本系統(tǒng)采用基于分裂的LBG的算法設(shè)計(jì)VQ碼本，Xk(k 1,2, ,K)為訓(xùn)練序列， B為碼本。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下： TOC o 1-5 h z 取提取出來(lái)的所有幀的特征矢量的型心（ 均值 ） 作為第一個(gè)碼字矢量B1。將當(dāng)前的碼本Bm根據(jù)以下規(guī)則分裂，形成2m個(gè)碼字。4）BmBm 4）BmBm (1)其中m從1 變化到當(dāng)前的碼本的碼字?jǐn)?shù)，3. 其中m從1 變化到當(dāng)前的碼本的碼字?jǐn)?shù)，3. 根據(jù)得到的碼本把所有的訓(xùn)練序列兩個(gè)公式計(jì)算訓(xùn)練矢量量化失真量的總和（ 特征矢量） 進(jìn)行分類(lèi)，然

7、后按照下面Dn以及相對(duì)失真（n為迭代次數(shù)，初始n=0， D 1 =，B為當(dāng)前的碼書(shū)），若相對(duì)失真小于某一閾值 ，迭代結(jié)束，當(dāng)前的碼書(shū)就是設(shè)計(jì)好的2m個(gè)碼字的碼書(shū)，轉(zhuǎn)。否則，轉(zhuǎn)下一步。量化失真量和：5）65）6）D(n) mind(Xk,B)k1相對(duì)失真：D(n 1) Dn| Dn | TOC o 1-5 h z 重新計(jì)算各個(gè)區(qū)域的新型心，得到新的碼書(shū)，轉(zhuǎn)3。重復(fù)，和步，直到形成有M個(gè)碼字的碼書(shū)（M 是所要求的碼字?jǐn)?shù)） ，其中D0=10000。2.4 VQ 的說(shuō)話(huà)人識(shí)別設(shè)是未知的說(shuō)話(huà)人的特征矢量X1, , XT， 共有 T幀是訓(xùn)練階段形成的碼書(shū)，表示碼書(shū)第m個(gè)碼字，每一個(gè)碼書(shū)有M個(gè)碼字。 再計(jì)算

8、測(cè)試者的平均量化失真D，并設(shè)置一個(gè)閾值，若D小于此閾值，則是原訓(xùn)練者，反之則認(rèn)為不是原訓(xùn)練者。D 1/Tmind（xj ,Bm） （ 7）j1mM算法程序分析在具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程當(dāng)中，采用了 matlab 軟件來(lái)幫助完成這個(gè)項(xiàng)目。在 matlab中主要由采集，分析，特征提取，比對(duì)幾個(gè)重要部分。以下為在實(shí)際的操作中，具體用到得函數(shù)關(guān)系和作用一一列舉在下面。函數(shù)關(guān)系主要有兩類(lèi)函數(shù)文件Train.m 和 Test.m在 Train.m 調(diào)用 Vqlbg.m 獲取訓(xùn)練錄音的vq 碼本， 而 Vqlbg.m 調(diào)用 mfcc.m獲取單個(gè)錄音的mel 倒譜系數(shù)，接著 mfcc.m 調(diào)用 Melfb.m- 將能量

9、譜通過(guò)一組Mel 尺度的三角形濾波器組。在 Test.m 函數(shù)文件中調(diào)用Disteu.m 計(jì)算訓(xùn)練錄音（提供vq 碼本）與測(cè)試錄音（提供mfcc） mel 倒譜系數(shù)的距離，即判斷兩聲音是否為同一錄音者提供。Disteu.m 調(diào)用 mfcc.m 獲取單個(gè)錄音的mel 倒譜系數(shù)。mfcc.m 調(diào)用 Melfb.m-將能量譜通過(guò)一組Mel 尺度的三角形濾波器組。具體代碼說(shuō)明函數(shù) mffc:function r = mfcc(s, fs)m = 100;n = 256;l = length(s);nbFrame = floor(l - n) / m) + 1; %沿 - 方向取整for i = 1:n

10、for j = 1:nbFrameM(i, j) = s(j - 1) * m) + i); %對(duì)矩陣M賦值endendh = hamming(n); % 加 hamming 窗，以增加音框左端和右端的連續(xù)性M2 = diag(h) * M;for i = 1:nbFrameframe(:,i) = fft(M2(:, i); %對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換FFTendt = n / 2;tmax = l / fs;m = melfb(20, n, fs); %將上述線(xiàn)性頻譜通過(guò)Mel 頻率濾波器組得到Mel 頻譜 , 下面在將其轉(zhuǎn)化成對(duì)數(shù)頻譜n2 = 1 + floor(n / 2);z = m

11、 * abs(frame(1:n2, :).2;r = dct(log(z); % 將上述對(duì)數(shù)頻譜，經(jīng)過(guò)離散余弦變換(DCT)變換到倒譜域，即可得到Mel 倒譜系數(shù)(MFCC參數(shù))函數(shù) disteu- 計(jì)算測(cè)試者和模板碼本的距離function d = disteu(x, y)M, N = size(x); %音頻x 賦值給【M， N】M2, P = size(y); %音頻y 賦值給【M2， P】if (M = M2)error( 不匹配！ ) % 兩個(gè)音頻時(shí)間長(zhǎng)度不相等endd = zeros(N, P);if (N P)% 在兩個(gè)音頻時(shí)間長(zhǎng)度相等的前提下copies = zeros(1,

12、P);for n = 1:Nd(n,:) = sum(x(:, n+copies) - y) .2, 1);endelsecopies = zeros(1,N);for p = 1:Pd(:,p) = sum(x - y(:, p+copies) .2, 1); end% 成對(duì)歐氏距離的兩個(gè)矩陣的列之間的距離endd = d.0.5;函數(shù) vqlbg- 該函數(shù)利用矢量量化提取了音頻的vq 碼本function r = vqlbg(d,k)e = .01;r = mean(d, 2);dpr = 10000;for i = 1:log2(k)r = r*(1+e), r*(1-e);while

13、(1 = 1)z = disteu(d, r);m,ind = min(z, , 2);t = 0;for j = 1:2ir(:, j) = mean(d(:, find(ind = j), 2);x = disteu(d(:, find(ind = j), r(:, j); for q = 1:length(x)t = t + x(q); endendif (dpr - t)/t) e) break;elsedpr = t; endendend函數(shù) testfunction finalmsg = test(testdir, n, code)for k = 1:n% read test so

14、und file of each speakerfile = sprintf(%ss%d.wav, testdir, k);s, fs = wavread(file);v = mfcc(s, fs);v = mfcc(s, fs);%distmin = 4;%d = disteu(v, code1); %得到測(cè)試人語(yǔ)音的mel 倒譜系數(shù)閾值設(shè)置處就判斷一次，因?yàn)槟０謇锩嬷挥幸粋€(gè)文件計(jì)算得到模板和要判斷的聲音之間的dist = sum(min(d,2) / size(d,1); %變換得到一個(gè)距離的量%測(cè)試閾值數(shù)量級(jí)變換得到一個(gè)距離的量msgc = sprintf( 與模板語(yǔ)音信號(hào)的差值為:%1

15、0f , dist);disp(msgc);% 此人匹配if dist distminmsg = sprintf(第 %d位說(shuō)話(huà)者與模板語(yǔ)音信號(hào)不匹配, 不符合要求 !n, k);finalmsg= 此位說(shuō)話(huà)者不符合要求!;%界面顯示語(yǔ)句，可隨意設(shè)定disp(msg);endend函數(shù) testDB這個(gè)函數(shù)實(shí)際上是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)一個(gè)查詢(xún), 根據(jù)測(cè)試者的聲音, 找相應(yīng)的文件, 并且給出是誰(shuí)的提示function testmsg = testDB(testdir, n, code) nameList=1,2,3,4,5,6,7,8,9 ;% 這個(gè)是我們要識(shí)別的9個(gè)數(shù)for k = 1:n%數(shù)據(jù)庫(kù)中每一個(gè)

16、說(shuō)話(huà)人的特征file = sprintf(%ss%d.wav, testdir, k);%找出文件的路徑s, fs = wavread(file);對(duì)找到的文件取mfcc變換v = mfcc(s, fs); distmin 對(duì)找到的文件取mfcc變換k1 = 0;for l = 1:length(code)d = disteu(v, codel);dist = sum(min(d,2) / size(d,1);if dist distmindistmin = distmin = dist;%這里和 test 函數(shù)里面一樣但多了一個(gè)具體語(yǔ)者的識(shí)別k1 = l;endendmsg=nameList

17、k1msgbox(msg);end函數(shù) train- 該函數(shù)就是對(duì)音頻進(jìn)行訓(xùn)練，也就是提取特征參數(shù)function code = train(traindir, n)k = 16;% number of centroids requiredfor i = 1:n%對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的代碼形成碼本file = sprintf(%ss%d.wav, traindir, i);disp(file);s, fs = wavread(file);v = mfcc(s, fs); %計(jì)算 MFCCs 提取特征特征，返回值是Mel 倒譜系數(shù)，是一個(gè)log 的 dct 得到的codei = vqlbg(v, k);%

18、codei = vqlbg(v, k);%話(huà)人的VQ碼本end函數(shù) melfb- 確定矩陣的濾波器function m = melfb(p, n, fs)f0 = 700 / fs;fn2 = floor(n/2);lr = log(1 + 0.5/f0) / (p+1);% convert to fft bin numbers with 0 for DC term bl = n * (f0 * (exp(0 1 p p+1 * lr) - 1);直接轉(zhuǎn)換為FFT的數(shù)字模型b1 = floor(bl(1) + 1;b2 = ceil(bl(2);b3 = floor(bl(3);b4 = mi

19、n(fn2, ceil(bl(4) - 1;pf = log(1 + (b1:b4)/n/f0) / lr;fp = floor(pf);pm = pf - fp;r = fp(b2:b4) 1+fp(1:b3);c = b2:b4 1:b3 + 1;v = 2 * 1-pm(b2:b4) pm(1:b3);m = sparse(r, c, v, p, 1+fn2)演示分析我們的功能分為兩部分: 對(duì)已經(jīng)保存的9 個(gè)數(shù)字的語(yǔ)音進(jìn)行辨別和實(shí)時(shí)的判斷說(shuō)話(huà)人說(shuō)的是否為一個(gè)數(shù). 在前者的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中, 先把 9 個(gè)數(shù)字的聲音保存成 wav的格式, 放在一個(gè)文件夾中, 作為一個(gè)檢測(cè)的數(shù)據(jù)庫(kù). 然后對(duì)檢測(cè)者實(shí)

20、行識(shí)別 , 系統(tǒng)給出提示是哪個(gè)數(shù)字.在第二個(gè)功能中, 實(shí)時(shí)的錄取一段說(shuō)話(huà)人的聲音作為模板, 提取 mfcc 特征參數(shù) , 隨后緊接著進(jìn)行遇著識(shí)別, 也就是讓其他人再說(shuō)相同的話(huà), 看是否是原說(shuō)話(huà)者.實(shí)驗(yàn)過(guò)程及具體功能如下：先打開(kāi) Matlab 使 Current Directory 為錄音及程序所所在的文件夾再打開(kāi)文件“enter .m”，點(diǎn)run 運(yùn)行，打開(kāi)enter 界面，點(diǎn)擊“進(jìn)入”按鈕進(jìn)入系統(tǒng)。（注：文件包未封裝完畢，目前只能通過(guò)此方式打開(kāi)運(yùn)行。） （如下圖 figure1 ）figure1在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的語(yǔ)者進(jìn)行識(shí)別模塊選擇載入語(yǔ)音庫(kù)語(yǔ)音個(gè)數(shù)；點(diǎn)擊語(yǔ)音庫(kù)錄制模版進(jìn)行已存語(yǔ)音信息的提取

21、；點(diǎn)擊錄音 -test 進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)錄音；點(diǎn)擊語(yǔ)者判斷進(jìn)行判斷數(shù)字，并顯示出來(lái)。在實(shí)時(shí)語(yǔ)者識(shí)別模塊點(diǎn)擊實(shí)時(shí)錄制模板上的“錄音 -train ”按鈕 , 是把新語(yǔ)者的聲音以wav格式存放在”實(shí)時(shí)模板”文件夾中 , 接著點(diǎn)擊“實(shí)時(shí)錄制模板”，把新的模板提取特征值。隨后點(diǎn)擊實(shí)時(shí)語(yǔ)者識(shí)別模板上的“錄音 -train ”按鈕 , 是把語(yǔ)者的聲音以wav格式存放在”測(cè)試”文件夾中, 再點(diǎn)擊 “實(shí)時(shí)語(yǔ)者識(shí)別”， 在對(duì)測(cè)得的聲音提取特征值的同時(shí)，和實(shí)時(shí)模板進(jìn)行比對(duì)，然后得出是否是實(shí)時(shí)模板中的語(yǔ)者。另外面板上的播放按鈕都是播放相對(duì)應(yīng)左邊錄取的聲音。想要測(cè)量多次，只要接著錄音，自動(dòng)保存，然后程序比對(duì)音頻就可以。退出只

22、要點(diǎn)擊菜單File/Exit ，退出程序。程序運(yùn)行截圖：（ fig.2 ）運(yùn)行后系統(tǒng)界面心得體會(huì)實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)能較好地進(jìn)行語(yǔ)音的識(shí)別，同時(shí)， 基于矢量量化技術(shù)（） 的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)具有分類(lèi)準(zhǔn)確，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)少，實(shí)時(shí)響應(yīng)速度快等綜合性能好的特點(diǎn)矢量量化技術(shù)在語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用方面，尤其是在孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中得到很好的應(yīng)用，特別是有限狀態(tài)矢量量化技術(shù)，對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別更為有效。通過(guò)這次課程設(shè)計(jì)，我對(duì)語(yǔ)音識(shí)別有了更加形象化的認(rèn)識(shí)，也強(qiáng)化了MATLAB的應(yīng)用，對(duì)將來(lái)的學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)。附： GUI程序代碼function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handl

23、es) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)Channel_Str=get(handles.popupmenu3,String );Channel_Number=str2double(Channel_Strget(handles.popupmenu3,Value ); global moodle;

24、moodle = train( 模版 ,Channel_Number)%? y? ? ?DD?% - Executes on button press in pushbutton2. function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton2 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handglobal data1; global moodle ; tes

25、t( 測(cè)試 ,1,moodle)%? ? 2a% function Open_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Open (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) filename,pathname=uigetfile( )file=get(handles.edits,filename

26、,pathname) y,f,b=wavread(file);% function Exit_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Exit (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) exit% function About_Callback(hObject, eventdata, hand

27、les)% hObject handle to About (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) H= 語(yǔ)者識(shí)別 helpdlg(H, help text ) % function File_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to File (see GCBO)% eventdata re

28、served - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% function Edit_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Edit (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles a

29、nd user data (see GUIDATA)% function Help_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Help (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% - Executes on button press in pushbutton7.function pushbut

30、ton7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)msg= 請(qǐng)速度錄音?msgbox(msg)clearglobal data1;%global dataDN1;AI = analoginput( winsound );chan

31、= addchannel(AI,1:2);duration = 3;%1 second acquisitionset(AI, SampleRate ,8000)ActualRate = get(AI,SampleRate );set(AI, SamplesPerTrigger ,duration*ActualRate)set(AI, TriggerType , Manual )blocksize = get(AI,SamplesPerTrigger );Fs = ActualRate;start(AI)trigger(AI)data1,time,abstime,events = getdata

32、(AI);fname=sprintf( E:Matlab 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)實(shí)時(shí)模版s1.wav)%dataDN1=wden(data1,heursure,s,one,5,sym8);denoisewavwrite(data1,fname)msgbox(fname)% - Executes on button press in pushbutton8.function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)% eventdata reserved - to

33、be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global data1;%global dataDN1;sound(data1)%sound(dataDN1)axes(handles.axes1) %set to plot at axes1plot(data1);%plot(dataDN1);xlabel( 訓(xùn)練采樣序列 ),ylabel( 信號(hào)幅 );%xlabel(? 2 ? DD),ylabel(sym8D?2 ? ?o?D?o?);g

34、rid on ;clear% - Executes on button press in pushbutton9.function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton9 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)msg= 請(qǐng)速度錄音?msgbox

35、(msg)clearglobal data2;%global dataDN2;AI = analoginput( winsound );chan = addchannel(AI,1:2);duration = 3;%1 second acquisitionset(AI, SampleRate ,8000)ActualRate = get(AI,SampleRate );set(AI, SamplesPerTrigger ,duration*ActualRate)set(AI, TriggerType , Manual )blocksize = get(AI,SamplesPerTrigger

36、);Fs = ActualRate;start(AI)trigger(AI)data2,time,abstime,events = getdata(AI);fname=sprintf( E:Matlab 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)測(cè)試 s1.wav)%dataDN1=wden(data1,heursure,s,one,5,sym8);denoisewavwrite(data2,fname)msgbox(fname)% - Executes on button press in pushbutton10.function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, ha

37、ndles)% hObject handle to pushbutton10 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global data2;%global dataDN2;sound(data2)%sound(dataDN2)axes(handles.axes2) %set to plot at axes1plot(data2);%plot(dataDN2);x

38、label( 測(cè)試采樣序列 ),ylabel( 信號(hào)幅 );%xlabel(2a ?2 ? DD),ylabel(sym8D?2 ? ?o?D?o?);%grid on ;clear% - Executes on button press in pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MA

39、TLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global moodle ;testDB( 測(cè)試 ,1,moodle)% - Executes on button press in pushbutton12.function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton12 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future ver

40、sion of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global moodle;moodle = train( 實(shí)時(shí)模板 ,1)% - Executes on selection change in popupmenu3.function popupmenu3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popupmenu3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a f

41、uture version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = get(hObject,String)returns popupmenu3 contents ascell array% contentsget(hObject,Value) returns selected item frompopupmenu3str=get(handles.popupmenu3,String );val=str2num(strget(handles.popupmenu3,Value );switch valend% - Executes during object creation, aft