Voice-recognition-using-mfcc-and-svm-Bitsforge

voice recognition using mfcc

function errstring = consist（model type inputs outputs）
%CONSIST Check that arguments are consistent.
%
%	Description
%
%	ERRSTRING = CONSIST（NET TYPE INPUTS） takes a network data structure
%	NET together with a string TYPE containing the correct network type
%	a matrix INPUTS of input vectors and checks that the data structure
%	is consistent with the other arguments.  An empty string is returned
%	if there is no error otherwise the string contains the relevant
%	error message.  If the TYPE string is empty then any type of network
%	is allowed.
%
%	ERRSTRING = CONSIST（NET TYPE） takes a network data structure NET
%	together with a string TYPE containing the correct  network type and
%	checks that the two types match.
%
%	ERRSTRING = CONSIST（NET TYPE INPUTS OUTPUTS） also checks that the
%	network has the correct number of outputs and that the number of
%	patterns in the INPUTS and OUTPUTS is the same.  The fields in NET
%	that are used are
%	  type
%	  nin
%	  nout
%

errstring = ‘‘;

% If type string is not empty
if ~isempty（type）
  % First check that model has type field
  if ~isfield（model ‘type‘）
    errstring = ‘Data structure does not contain type field‘;
    return
  end
  % Check that model has the correct type
  s = model.type;
  if ~strcmp（s type）
    errstring = [‘Model type ‘‘‘ s ‘‘‘ does not match expected type ‘‘‘...
	type ‘‘‘‘];
    return
  end
end

% If inputs are present check that they have correct dimension
if nargin > 2
  if ~isfield（model ‘nin‘）
    errstring = ‘Data structure does not contain nin field‘;
    return
  end

  data_nin = size（inputs 2）;
  if model.nin ~= data_nin
    errstring = [‘Dimension of inputs ‘ num2str（data_nin） ...
	‘ does not match number of model inputs ‘ num2str（model.nin）];
    return
  end
end

% If outputs are present check that they have correct dimension
if nargin > 3
  if ~isfield（model ‘nout‘）
    errstring = ‘Data structure does not conatin nout field‘;
    return
  end
  data_nout = size（outputs 2）;
  if model.nout ~= data_nout
    errstring = [‘Dimension of outputs ‘ num2str（data_nout） ...
	‘ does not match number of model outputs ‘ num2str（model.nout）];
    return
  end

% Also check that number of data points in inputs and outputs is the same
  num_in = size（inputs 1）;
  num_out = size（outputs 1）;
  if num_in ~= num_out
    errstring = [‘Number of input patterns ‘ num2str（num_in） ...
	‘ does not match number of output patterns ‘ num2str（num_out）];
    return
  end
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        319  2002-01-07 23:34  svm\code14-11

     文件       2508  2012-11-15 11:27  svm\consist.m

     文件       1253  2012-11-15 12:06  svm\demecoc1.m

     文件      88496  2002-01-07 22:12  svm\demecoc1.mat

     文件       7624  2012-11-15 12:06  svm\demsvm1.m

     文件      10614  2012-11-15 12:07  svm\demsvm2.m

     文件       1104  2012-11-15 11:47  svm\demsvm3.m

     文件     315933  2001-12-19 15:42  svm\ecoc-codes.tar.gz

     文件       1312  2012-11-15 12:07  svm\ecoc.m

     文件       1708  2012-11-15 12:08  svm\ecocfwd.m

     文件       2955  2012-11-15 11:22  svm\ecocload.m

     文件       2405  2012-11-15 12:09  svm\ecoctrain.m

     文件        161  2012-11-15 12:04  svm\Readme.txt

     文件       4565  2012-11-15 11:23  svm\svm.m

     文件       8422  2012-11-15 11:23  svm\svmcv.m

     文件       2127  2012-11-15 12:10  svm\svmfwd.m

     文件       2568  2012-11-15 11:24  svm\svmkernel.m

     文件       3942  2012-11-15 12:09  svm\svmstat.m

     文件      19900  2012-11-15 12:10  svm\svmtrain.m

     目录          0  2012-11-15 12:08  svm

----------- ---------  ---------- -----  ----

               477916                    20