语音合成与识别

开发平台：

Matlab

gotest.m：源码内容

							% Test wave files under testWave
dtwFunction = 'dtwmex0';
dtwFunction = 'dtwmex1n';
testWave = dir('testWave/*.wav');
%testWave = testWave(1:10);
waveNum = length(testWave);
if ~exist('waveData'),
	fprintf('Loading waveData.mat...n');
	load waveData.mat
	fprintf('Eliminate template file not by Roger...n');
	% Compare "roger" to "roger"
	index = findcell({waveData.speaker}, '1Roger');
	waveData = waveData(index);
end
allAnswer = {waveData.answer};
fprintf('Compare %g wave files against %g template wave files...n', waveNum, length(waveData));
for i=1:waveNum,
	waveFile = ['testWave/', testWave(i).name];
	[y, fs] = wavreadc(waveFile);
	testWave(i).mfcc = wave2mfccmex(y);
	distance = zeros(length(waveData), 1);
	for j=1:length(waveData),
	%	distance(j) = feval(dtwFunction, testWave(i).mfcc, waveData(j).feature, 2, 1);
		distance(j) = feval(dtwFunction, testWave(i).mfcc, waveData(j).feature, 1, 1, 2);
	end
	[minDist, index] = sort(distance);
	testWave(i).predicted = waveData(index(1)).answer;
	testWave(i).closeSpeaker = waveData(index(1)).speaker;
	testWave(i).minDist = minDist(1);
	correctAnswer = upper(testWave(i).name);
	correctAnswer = correctAnswer(1:end-4);
	rankedAnswer = allAnswer(index); 
	for j=1:length(waveData),
		if strcmp(upper(rankedAnswer{j}), correctAnswer),
			testWave(i).rank = j;
			break;
		end
	end
	fprintf('%g/%g ==> %s --> %s by %s (minDist=%g, rank=%g)n', i, waveNum, ...
		testWave(i).name, testWave(i).predicted, testWave(i).closeSpeaker, testWave(i).minDist, testWave(i).rank);
	pause(0.1);
end
fprintf('Recognition rate = %gn', sum([testWave.rank]==1)/length(testWave)*100);
figure; plothist([testWave.rank]);
figure; plotpie([testWave.rank], ['dtwFunction=',dtwFunction]);
save testWave testWave

						