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標題: MATLAB實現語音識別功能課設含代碼 [打印本頁]
作者: WAKENNNN    時間: 2018-11-20 17:23
標題: MATLAB實現語音識別功能課設含代碼
《智能儀器》課程設計
題    目: MATLAB實現語音識別功能      
目錄

設計任務及要求1
語音識別的簡單介紹
2.1語者識別的概念2
  2.2特征參數的提取3
  2.3用矢量量化聚類法生成碼本3
  2.4VQ的說話人識別 4
算法程序分析
3.1函數關系.4            
    3.2代碼說明5
    3.2.1函數mfcc5
   3.2.2函數disteu5
    3.2.3函數vqlbg.6
3.2.4函數test6
3.2.5函數testDB7
    3.2.6 函數train8
3.2.7函數melfb8
演示分析.9
   心得體會.11

附：GUI程序代碼12

用MATLAB實現簡單的語音識別功能；
具體設計要求如下：
  用MATLAB實現簡單的數字1~9的語音識別功能。
基于VQ的說話人識別系統，矢量量化起著雙重作用。在訓練階段，把每一個說話者所提取的特征參數進行分類，產生不同碼字所組成的碼本。在識別(匹配)階段，我們用VQ方法計算平均失真測度(本系統在計算距離d時，采用歐氏距離測度)，從而判斷說話人是誰。
語音識別系統結構框圖如圖1所示。
圖1 語音識別系統結構框圖
2.1語者識別的概念
語者識別就是根據說話人的語音信號來判別說話人的身份。語音是人的自然屬性之一，由于說話人發音器官的生理差異以及后天形成的行為差異，每個人的語音都帶有強烈的個人色彩，這就使得通過分析語音信號來識別說話人成為可能。用語音來鑒別說話人的身份有著許多獨特的優點，如語音是人的固有的特征，不會丟失或遺忘；語音信號的采集方便，系統設備成本低；利用電話網絡還可實現遠程客戶服務等。因此，近幾年來，說話人識別越來越多的受到人們的重視。與其他生物識別技術如指紋識別、手形識別等相比較，說話人識別不僅使用方便，而且屬于非接觸性，容易被用戶接受，并且在已有的各種生物特征識別技術中，是唯一可以用作遠程驗證的識別技術。因此，說話人識別的應用前景非常廣泛：今天，說話人識別技術已經關系到多學科的研究領域，不同領域中的進步都對說話人識別的發展做出了貢獻。說話人識別技術是集聲學、語言學、計算機、信息處理和人工智能等諸多領域的一項綜合技術，應用需求將十分廣闊。在吃力語音信號的時候如何提取信號中關鍵的成分尤為重要。語音信號的特征參數的好壞直接導致了辨別的準確性。
2.2特征參數的提取
對于特征參數的選取，我們使用mfcc的方法來提取。MFCC參數是基于人的聽覺特性利用人聽覺的屏蔽效應，在Mel標度頻率域提取出來的倒譜特征參數。
MFCC參數的提取過程如下：
設語音信號的DFT為：
（1）
其中式中x(n)為輸入的語音信號，N表示傅立葉變換的點數。
我們定義一個有M個濾波器的濾波器組（濾波器的個數和臨界帶的個數相近），采用的濾波器為三角濾波器，中心頻率為f(m),m=1,2,3,···，M
本系統取M=100。
（2）
其中為三角濾波器的頻率響應。
MFCC系數個數通常取20—30，常常不用0階倒譜系數，因為它反映的是頻譜能量，故在一般識別系統中，將稱為能量系數，并不作為倒譜系數，本系統選取20階倒譜系數。

2.3用矢量量化聚類法生成碼本
我們將每個待識的說話人看作是一個信源，用一個碼本來表征。碼本是從該說話人的訓練序列中提取的MFCC特征矢量聚類而生成。只要訓練的序列足夠長，可認為這個碼本有效地包含了說話人的個人特征，而與講話的內容無關。
本系統采用基于分裂的LBG的算法設計VQ碼本，為訓練序列，B為碼本。
具體實現過程如下：
其中m從1變化到當前的碼本的碼字數，ε是分裂時的參數，本文ε=0.01。
量化失真量和：
     （5）
相對失真：
              （6）
    4. 重新計算各個區域的新型心，得到新的碼書，轉3。
5. 重復２ ，３ 和４步，直到形成有M個碼字的碼書(M是所要求的碼字數)，其中D0=10000。

2.4 VQ的說話人識別
設是未知的說話人的特征矢量，共有T幀是訓練階段形成的碼書，表示碼書第m個碼字，每一個碼書有M個碼字。再計算測試者的平均量化失真D，并設置一個閾值，若D小于此閾值，則是原訓練者，反之則認為不是原訓練者。
（7）
在具體的實現過程當中，采用了matlab軟件來幫助完成這個項目。在matlab中主要由采集，分析，特征提取，比對幾個重要部分。以下為在實際的操作中，具體用到得函數關系和作用一一列舉在下面。
3.1函數關系
主要有兩類函數文件Train.m和Test.m
在Train.m調用Vqlbg.m獲取訓練錄音的vq碼本，而[url=]Vqlbg.m調用mfcc.m獲取單個錄音的mel倒譜系數[/url]，接著mfcc.m調用Melfb.m---將能量譜通過一組Mel尺度的三角形濾波器組。
在Test.m函數文件中調用Disteu.m計算訓練錄音（提供vq碼本）與測試錄音（提供mfcc）mel倒譜系數的距離，即判斷兩聲音是否為同一錄音者提供。[url=]Disteu.m調用mfcc.m獲取單個錄音的mel倒譜系數[/url]。mfcc.m調用Melfb.m---將能量譜通過一組Mel尺度的三角形濾波器組。
3.2具體代碼說明
3.2.1函數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
for j = 1:nbFrame
M(i, j) = s(((j - 1) * m) + i);  %對矩陣M賦值
end
end
h = hamming(n);    %加 hamming 窗，以增加音框左端和右端的連續性
M2 = diag(h) * M;
for i = 1:nbFrame
frame(:,i) = fft(M2(:, i));  %對信號進行快速傅里葉變換FFT
end
t = n / 2;
tmax = l / fs;
m = melfb(20, n, fs); %將上述線性頻譜通過Mel 頻率濾波器組得到Mel 頻譜,下面在將其轉化成對數頻譜
n2 = 1 + floor(n / 2);
z = m * abs(frame(1:n2, :)).^2;
r = dct(log(z));  %將上述對數頻譜，經過離散余弦變換(DCT)變換到倒譜域，即可得到Mel 倒譜系數(MFCC參數)
3.2.2函數disteu
---計算測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！')  %兩個音頻時間長度不相等
end
d = zeros(N, P);
if (N < P)%在兩個音頻時間長度相等的前提下
    copies = zeros(1,P);
   for n = 1:N
        d(n,:) = sum((x(:, n+copies) - y) .^2, 1);
    end
else
    copies = zeros(1,N);
    for p = 1:P
        d(:,p) = sum((x - y(:, p+copies)) .^2, 1)';
    end%%成對歐氏距離的兩個矩陣的列之間的距離
end
d = d.^0.5;
3.2.3函數vqlbg
---該函數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 (1 == 1)
        z = disteu(d, r);
        [m,ind] = min(z, [], 2);
        t = 0;
        for j = 1:2^i
            r(:, j) = mean(d(:, find(ind == j)), 2);
            x = disteu(d(:, find(ind == j)), r(:, j));
            for q = 1:length(x)
                t = t + x(q);
            end
        end
        if (((dpr - t)/t) < e)
            break;
        else
            dpr = t;
        end
    end
end
3.2.4函數test
function finalmsg = test(testdir, n, code)

for k = 1:n                     % read test sound file of each speaker
    file = sprintf('%ss%d.wav', testdir, k);
    [s, fs] = wavread(file);     

    v = mfcc(s, fs);            % 得到測試人語音的mel倒譜系數
distmin = 4;              %閾值設置處
                        % 就判斷一次，因為模板里面只有一個文件
        d = disteu(v, code{1});    %計算得到模板和要判斷的聲音之間的“距離”
        dist = sum(min(d,[],2)) / size(d,1);  %變換得到一個距離的量

                                      %測試閾值數量級
        msgc = sprintf('與模板語音信號的差值為:%10f ', dist);
        disp(msgc);
        %此人匹配

        if dist <= distmin  %一個閾值，小于閾值，則就是這個人。
            msg = sprintf('第%d位說話者與模板語音信號匹配,符合要求!\n', k);         
            finalmsg = '此位說話者符合要求!'; %界面顯示語句，可隨意設定      
            disp(msg);      
        end               
        %此人不匹配

        if dist > distmin                        
            msg = sprintf('第%d位說話者與模板語音信號不匹配,不符合要求!\n', k);
             finalmsg = '此位說話者不符合要求!'; %界面顯示語句，可隨意設定
             disp(msg);     
        end      
end

3.2.5函數testDB
這個函數實際上是對數據庫一個查詢,根據測試者的聲音,找相應的文件,并且給出是誰的提示
function testmsg = testDB(testdir, n, code)
nameList={'1','2','3','4','5','6','7','8','9' };                        %這個是我們要識別的9個數
for k = 1:n                     % 數據庫中每一個說話人的特征
    file = sprintf('%ss%d.wav', testdir, k);              %找出文件的路徑
    [s, fs] = wavread(file);     

    v = mfcc(s, fs);            % 對找到的文件取mfcc變換
    distmin = inf;
    k1 = 0;

    for l = 1:length(code)  
       d = disteu(v, code{l});
        dist = sum(min(d,[],2)) / size(d,1);

        if dist < distmin
            distmin = dist;%%這里和test函數里面一樣  但多了一個具體語者的識別
            k1 = l;
        end     
    end
    msg=nameList{k1}
    msgbox(msg);
end

3.2.6 函數train
---該函數就是對音頻進行訓練，也就是提取特征參數
function code = train(traindir, n)

k = 16;                        % number of centroids required
for i = 1:n                     % 對數據庫中的代碼形成碼本
    file = sprintf('%ss%d.wav', traindir, i);         
    disp(file);
    [s, fs] = wavread(file);
    v = mfcc(s, fs);            % 計算 MFCC's 提取特征特征，返回值是Mel倒譜系數，是一個log的dct得到的
    code{i} = vqlbg(v, k);      % 訓練VQ碼本  通過矢量量化，得到原說話人的VQ碼本
end
3.2.7 函數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));
直接轉換為FFT的數字模型
b1 = floor(bl(1)) + 1;
b2 = ceil(bl(2));
b3 = floor(bl(3));
b4 = min(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)；

我們的功能分為兩部分:對已經保存的9個數字的語音進行辨別和實時的判斷說話人說的是否為一個數.在前者的實驗過程中,先把9個數字的聲音保存成wav的格式,放在一個文件夾中,作為一個檢測的數據庫.然后對檢測者實行識別,系統給出提示是哪個數字.
在第二個功能中,實時的錄取一段說話人的聲音作為模板,提取mfcc特征參數,隨后緊接著進行遇著識別,也就是讓其他人再說相同的話,看是否是原說話者.

實驗過程及具體功能如下：
先打開Matlab 使Current Directory為錄音及程序所所在的文件夾
再打開文件“enter.m”，點run運行，打開enter界面，點擊“進入”按鈕進入系統。（注：文件包未封裝完畢，目前只能通過此方式打開運行。）（如下圖figure1）
           figure1
在對數據庫中已有的語者進行識別模塊:
選擇載入語音庫語音個數；
點擊語音庫錄制模版進行已存語音信息的提取；
點擊錄音-test進行現場錄音；
點擊語者判斷進行判斷數字，并顯示出來。
在實時語者識別模塊:
點擊實時錄制模板上的“錄音-train”按鈕,是把新語者的聲音以wav格式存放在”實時模板”文件夾中, 接著點擊“實時錄制模板”，把新的模板提取特征值。隨后點擊實時語者識別模板上的“錄音-train”按鈕,是把語者的聲音以wav格式存放在”測試”文件夾中,再點擊“實時語者識別”，在對測得的聲音提取特征值的同時，和實時模板進行比對，然后得出是否是實時模板中的語者。另外面板上的播放按鈕都是播放相對應左邊錄取的聲音。
想要測量多次，只要接著錄音，自動保存，然后程序比對音頻就可以。
退出只要點擊菜單File/Exit，退出程序。
程序運行截圖：
（fig.2）運行后系統界面
實驗表明，該系統能較好地進行語音的識別，同時，基于矢量量化技術  （ＶＱ）的語音識別系統具有分類準確，存儲數據少，實時響應速度快等綜合性能好的特點．
矢量量化技術在語音識別的應用方面，尤其是在孤立詞語音識別系統中得到很好的應用，特別是有限狀態矢量量化技術，對于語音識別更為有效。
通過這次課程設計，我對語音識別有了更加形象化的認識，也強化了MATLAB的應用，對將來的學習奠定了基礎。
附：GUI程序代碼


  1. function varargout = untitled2(varargin)
  2. % UNTITLED2 M-file for untitled2.fig
  3. %      UNTITLED2, by itself, creates a new UNTITLED2 or raises the existing
  4. %      singleton*.
  5. %
  6. %      H = UNTITLED2 returns the handle to a new UNTITLED2 or the handle to
  7. %      the existing singleton*.
  8. %
  9. %      UNTITLED2('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
  10. %      function named CALLBACK in UNTITLED2.M with the given input arguments.
  11. %
  12. %      UNTITLED2('Property','Value',...) creates a new UNTITLED2 or raises the
  13. %      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are
  14. %      applied to the GUI before untitled2_OpeningFunction gets called.  An
  15. %      unrecognized property name or invalid value makes property application
  16. %      stop.  All inputs are passed to untitled2_OpeningFcn via varargin.
  17. %
  18. %      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu.  Choose "GUI allows only one
  19. %      instance to run (singleton)".
  20. %
  21. % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

  23. % Copyright 2002-2003 The MathWorks, Inc.

  25. % Edit the above text to modify the response to help untitled2

  27. % Last Modified by GUIDE v2.5 08-Jun-2010 23:58:57
  28. % Begin initialization code - DO NOT EDIT
  29. gui_Singleton = 1;
  30. gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
  31.                    'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
  32.                    'gui_OpeningFcn', @untitled2_OpeningFcn, ...
  33.                    'gui_OutputFcn',  @untitled2_OutputFcn, ...
  34.                    'gui_LayoutFcn',  [] , ...
  35.                    'gui_Callback',   []);
  36. if nargin && ischar(varargin{1})
  37.     gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
  38. end
  39. if nargout
  40.     [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
  41. else
  42.     gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
  43. end
  44. % End initialization code - DO NOT EDIT
  45. % --- Executes just before untitled2 is made visible.
  46. function untitled2_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
  47. % This function has no output args, see OutputFcn.
  48. % hObject    handle to figure
  49. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  50. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  51. % varargin   command line arguments to untitled2 (see VARARGIN)
  52. % Choose default command line output for untitled2
  53. handles.output = hObject;
  54. % Update handles structure
  55. guidata(hObject, handles);
  56. axes(findobj('tag','axes13'));
  57. imshow('3.jpg');
  58. axes(findobj('tag','axes12'));
  59. imshow('1.jpg');
  60. % UIWAIT makes untitled2 wait for user response (see UIRESUME)
  61. % uiwait(handles.figure1);
  62. % --- Outputs from this function are returned to the command line.
  63. function varargout = untitled2_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
  64. % varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
  65. % hObject    handle to figure
  66. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  67. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  68. % Get default command line output from handles structure
  69. varargout{1} = handles.output;
  70. % --- Executes on button press in pushbutton1.
  71. function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
  72. % hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)
  73. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  74. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  75. Channel_Str=get(handles.popupmenu3,'String');     
  76. Channel_Number=str2double(Channel_Str{get(handles.popupmenu3,'Value')});
  77. global moodle;
  78. moodle = train('模版\',Channel_Number) %??′y?óó?ò???DDìáè???±?
  79. % --- Executes on button press in pushbutton2.
  80. function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
  81. % hObject    handle to pushbutton2 (see GCBO)
  82. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  83. % handglobal data1;
  84. global moodle ;
  85. test('測試\',1,moodle)%êμê±ó?ò??ì2a
  86. % --------------------------------------------------------------------
  87. function Open_Callback(hObject, eventdata, handles)
  88. % hObject    handle to Open (see GCBO)
  89. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  90. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  91. [filename,pathname]=uigetfile('')
  92. file=get(handles.edits,[filename,pathname])
  93. [y,f,b]=wavread(file);
  94. % --------------------------------------------------------------------
  95. function Exit_Callback(hObject, eventdata, handles)
  96. % hObject    handle to Exit (see GCBO)
  97. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  98. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  99. exit
  100. % --------------------------------------------------------------------
  101. function About_Callback(hObject, eventdata, handles)
  102. % hObject    handle to About (see GCBO)
  103. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  104. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  105. H=['語者識別']
  106. helpdlg(H,'help text')
  107. % --------------------------------------------------------------------
  108. function File_Callback(hObject, eventdata, handles)
  109. % hObject    handle to File (see GCBO)
  110. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  111. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  112. % --------------------------------------------------------------------
  113. function Edit_Callback(hObject, eventdata, handles)
  114. % hObject    handle to Edit (see GCBO)
  115. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  116. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  117. % --------------------------------------------------------------------
  118. function Help_Callback(hObject, eventdata, handles)
  119. % hObject    handle to Help (see GCBO)
  120. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  121. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  122. % --- Executes on button press in pushbutton7.
  123. function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)
  124. % hObject    handle to pushbutton7 (see GCBO)
  125. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  126. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  127. msg='請速度錄音?'
  128. msgbox(msg)
  129. clear
  130. global data1;
  131. %global dataDN1;
  132. AI = analoginput('winsound');
  133. chan = addchannel(AI,1:2);
  134. duration = 3; %1 second acquisition
  135. set(AI,'SampleRate',8000)
  136. ActualRate = get(AI,'SampleRate');
  137. set(AI,'SamplesPerTrigger',duration*ActualRate)
  138. set(AI,'TriggerType','Manual')
  139. blocksize = get(AI,'SamplesPerTrigger');
  140. Fs = ActualRate;
  141. start(AI)
  142. trigger(AI)
  143. [data1,time,abstime,events] = getdata(AI);
  144. fname=sprintf('E:\\Matlab語音識別系統\\實時模版\\s1.wav')
  145. %dataDN1=wden(data1,'heursure','s','one',5,'sym8');denoise
  146. wavwrite(data1,fname)
  147. msgbox(fname)
  148. % --- Executes on button press in pushbutton8.
  149. function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)
  150. % hObject    handle to pushbutton8 (see GCBO)
  151. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  152. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  153. global data1;
  154. %global dataDN1;
  155. sound(data1)
  156. %sound(dataDN1)
  157. axes(handles.axes1)%set to plot at axes1
  158. plot(data1);
  159. %plot(dataDN1);
  160. xlabel('訓練采樣序列'),ylabel('信號幅');
  161. %xlabel('?μá·2é?ùDòáD'),ylabel('sym8D?2¨?μ??oóμ?D?o?·ù');
  162. grid on;
  163. clear
  164. % --- Executes on button press in pushbutton9.
  165. function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)
  166. % hObject    handle to pushbutton9 (see GCBO)
  167. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  168. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  169. msg='請速度錄音?'
  170. msgbox(msg)
  171. clear
  172. global data2;
  173. %global dataDN2;
  174. AI = analoginput('winsound');
  175. chan = addchannel(AI,1:2);
  176. duration = 3; %1 second acquisition
  177. set(AI,'SampleRate',8000)
  178. ActualRate = get(AI,'SampleRate');
  179. set(AI,'SamplesPerTrigger',duration*ActualRate)
  180. set(AI,'TriggerType','Manual')
  181. blocksize = get(AI,'SamplesPerTrigger');
  182. Fs = ActualRate;
  183. start(AI)
  184. trigger(AI)
  185. [data2,time,abstime,events] = getdata(AI);
  186. fname=sprintf('E:\\Matlab語音識別系統\\測試\\s1.wav')
  187. %dataDN1=wden(data1,'heursure','s','one',5,'sym8');denoise
  188. wavwrite(data2,fname)
  189. msgbox(fname)
  190. % --- Executes on button press in pushbutton10.
  191. function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)
  192. % hObject    handle to pushbutton10 (see GCBO)
  193. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  194. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  195. global data2;
  196. %global dataDN2;
  197. sound(data2)
  198. %sound(dataDN2)
  199. axes(handles.axes2)%set to plot at axes1
  200. plot(data2);
  201. %plot(dataDN2);
  202. xlabel('測試采樣序列'),ylabel('信號幅');
  203. %xlabel('2aê?2é?ùDòáD'),ylabel('sym8D?2¨?μ??oóμ?D?o?·ù');%%
  204. grid on;
  205. clear
  206. % --- Executes on button press in pushbutton11.
  207. function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)
  208. % hObject    handle to pushbutton11 (see GCBO)
  209. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  210. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  211. global moodle ;
  212. testDB('測試\',1,moodle)
  213. % --- Executes on button press in pushbutton12.
  214. function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)
  215. % hObject    handle to pushbutton12 (see GCBO)
  216. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  217. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  218. global moodle;
  219. moodle = train('實時模板\',1)
  220. % --- Executes on selection change in popupmenu3.
  221. function popupmenu3_Callback(hObject, eventdata, handles)
  222. % hObject    handle to popupmenu3 (see GCBO)
  223. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  224. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  225. % Hints: contents = get(hObject,'String') returns popupmenu3 contents as cell array
  226. %        contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from popupmenu3
  227. str=get(handles.popupmenu3,'String');
  228.     val=str2num(str{get(handles.popupmenu3,'Value')});
  229. switch val
  230.     case 1
  231.     case 2
  232.     case 3
  233.     case 4
  234.     case 5
  235.     case 6
  236.     case 7
  237.     case 8
  238.     case 9
  239. end
  240. % --- Executes during object creation, after setting all properties.
  241. function popupmenu3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
  242. % hObject    handle to popupmenu3 (see GCBO)
  243. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  244. % handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called
  245. % Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.
  246. %       See ISPC and COMPUTER.
  247. if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
  248.     set(hObject,'BackgroundColor','white');
  249. end
  250. % --- Executes on button press in pushbutton9.
  251. function pushbutton13_Callback(hObject, eventdata, handles)
  252. % hObject    handle to pushbutton9 (see GCBO)
  253. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  254. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  255. % --- Executes on button press in pushbutton10.
  256. function pushbutton14_Callback(hObject, eventdata, handles)
  257. % hObject    handle to pushbutton10 (see GCBO)
  258. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  259. % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
  260. % --- Executes during object creation, after setting all properties.
  261. %function axes8_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
  262. % hObject    handle to axes8 (see GCBO)
  263. % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
  264. % handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called

  266. % Hint: place code in OpeningFcn to populate axes8
復制代碼

完整的Word格式文檔51黑下載地址：
matlab語音識別系統（源代碼）.doc (580.5 KB, 下載次數: 164)



作者: kayhzk    時間: 2019-1-8 21:22
兄弟，你的源代碼打不開
作者: 123...@...    時間: 2020-6-3 11:28
enter m文件在哪里
作者: BUSHIJUN    時間: 2020-6-7 18:51
123...@... 發表于 2020-6-3 11:28
enter m文件在哪里

同求enter m 文件
作者: youyouxhz    時間: 2020-9-17 09:14
做的工作比較多呀
作者: youyouxhz    時間: 2020-9-17 09:14
樓主下了一番功夫呢



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