语音合成与识别

开发平台：

Matlab

evalGmmModel.m：源码内容

							% Resubstitution performance evaluation of GMM for speaker recognition
addpath /users/jang/matlab/toolbox/dcpr
addpath /users/jang/matlab/toolbox/cbmr
more off
if ~exist('speakerData'),
	fprintf('Loading speakerData.mat...n');
	load speakerData.mat
end
if ~exist('waveData'),
	fprintf('Loading waveData.mat...n');
	load waveData.mat
end
%profile on -detail builtin
toc
for i=1:length(speakerData),
	speaker = speakerData(i).speaker;
	index = findcell({waveData.speaker}, speaker);
	speakerData(i).gmmRank = zeros*index;
	for j = 1:length(index),
%	for j = 1:1;
		fprintf('Evaluate wave file %g/%g of %s...n', j, length(index), speaker);
		feature = waveData(index(j)).feature;
		for k=1:length(speakerData),
			logprob(k) = -sum(log(evalgmm(feature', ...
				speakerData(k).param.M, ...
				speakerData(k).param.V, ...
				speakerData(k).param.W)));
		end
		[a, b] = sort(logprob);
%		for k = 1:length(speakerData),
%			fprintf('%g: %s (log prob=%g)n', k, speakerData(b(k)).speaker, logprob(b(k)));
%		end
		speakerData(i).gmmRank(j) = findcell({speakerData(b).speaker}, speaker);
	end
end
fprintf('Total execution time = %gn', toc);
%profile report
figure;
rank = cat(2, speakerData.gmmRank);
plotpie(rank);
title('Performance of GMM');
save speakerData speakerData

						