任务

根据源代码或二进制代码的最小字节来实现一个程序，该程序可以基于训练样本以最大的准确性对语音样本进行语音识别（我说的是“是”，“是”或“否”，无论是声音还是低语，明快地或快速地） 。

该计划应阅读train/yes0.wav，train/no0.wav，train/yes1.wav等（有400个yeses和训练数据集400个不一），然后开始阅读inputs/0.wav，inputs/1.wav直到它未能找到该文件，对其进行分析并输出“是”或“否”（或其他字中间答案）。

如果需要，您可以对程序进行预训练而不是阅读train/，但是结果数据表会计入分数（并注意对训练样本的过度拟合-它们不会与考试样本重叠）。在这种情况下，最好包含用于生成数据表的程序作为附录。

所有示例文件都是小的Endian 16位立体声WAV文件，仅来自笔记本电脑的麦克风，没有滤波/降噪功能。

限度

禁止功能：

• 使用网络；
• 试图到达答案文件inputs/key;
• 颠覆runner计算精度的程序；
• 使用现有的识别库。不允许链接到FFT实现：仅允许采用恒定信息量（如sin或atan2）的外部数学函数；如果需要FFT，只需将其实现添加到程序源代码中即可（如果需要，它可以是多语言的）。

资源限制：

• 在我的i5笔记本电脑上，该程序占用的CPU时间不应超过30分钟。如果花费更多，则仅对前30分钟产生的输出进行计数，其余的则视为半匹配；
• 内存限制：1GB（包括任何临时文件）；

工具类

该tools/runner程序将自动运行您的解决方案并计算准确性。

$ tools/runner solutions/example train train/key 
Accuracy: 548 ‰

它可以使用培训数据或实际考试数据来检查程序。我将尝试在检查数据集上提交答案并发布结果（准确性百分比），直到将数据集公开为止。

计分

根据精度，有5种解决方案：

• 所有样本均正确猜出：0级；
• 精度950-999：1级；
• 精度835-950：2级；
• 精度720-834：3级；
• 精度615-719：4级；

在每个类中，分数是解决方案占用的字​​节数。

公认的答案：最佳非空类中最小的解决方案。

链接

• Github项目与工具：https : //github.com/vi/codegolf-jein
• 训练数据集：http : //vi-server.org/pub/codegolf-jein-train.tar.xz
• 到目前为止，考试数据集是保密的，在Github存储库中有可用的校验和（HMAC）。

所有示例都应视为CC-0（公共领域），脚本和程序应视为MIT。

解决方案示例

它提供的识别质量很差，仅显示如何读取文件和输出答案

#define _BSD_SOURCE
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <endian.h>


#define Nvols 30

#define BASS_WINDOW 60
#define MID_WINDOW 4

struct training_info {
    double bass_volumes[Nvols];
    double mid_volumes[Nvols];
    double treble_volumes[Nvols];
    int n;
};


struct training_info yes;
struct training_info no;

static int __attribute__((const)) mod(int n, int d) {
    int m = n % d;
    if (m < 0) m+=d;
    return m;
}

// harccoded to 2 channel s16le
int get_file_info(const char* name, struct training_info *inf) {
    FILE* in = fopen(name, "rb");

    if (!in) return -1;

    setvbuf(in, NULL, _IOFBF, 65536);

    inf->n = 1;

    fseek(in, 0, SEEK_END);
    long filesize = ftell(in);
    fseek(in, 128, SEEK_SET);
    filesize -= 128; // exclude header and some initial samples

    int nsamples = filesize / 4; 

    double bass_a=0, mid_a=0;
    const int HISTSIZE  = 101;
    double xhistory[HISTSIZE];
    int histpointer=0;
    int histsize = 0;

    //FILE* out = fopen("debug.raw", "wb");

    int i;
    for (i=0; i<Nvols; ++i) {
        int j;

        double total_vol = 0;
        double bass_vol = 0;
        double mid_vol = 0;
        double treble_vol = 0;

        for (j=0; j<nsamples / Nvols; ++j) {
            signed short int l, r; // a sample
            if(fread(&l, 2, 1, in)!=1) break;
            if(fread(&r, 2, 1, in)!=1) break;
            double x = 1/65536.0 * ( le16toh(l) + le16toh(r) );


            bass_a += x;
            mid_a  += x;


            if (histsize == HISTSIZE-1) bass_a   -= xhistory[mod(histpointer-BASS_WINDOW,HISTSIZE)];
            if (histsize == HISTSIZE-1) mid_a    -= xhistory[mod(histpointer-MID_WINDOW ,HISTSIZE)];

            double bass = bass_a / BASS_WINDOW;
            double mid = mid_a / MID_WINDOW - bass;
            double treble = x - mid_a/MID_WINDOW;

            xhistory[histpointer++] = x;
            if(histpointer>=HISTSIZE) histpointer=0;
            if(histsize < HISTSIZE-1) ++histsize;

            total_vol  += bass*bass + mid*mid + treble*treble;
            bass_vol   += bass*bass;
            mid_vol    += mid*mid;
            treble_vol += treble*treble;


            /*
            signed short int y;
            y = 65536 * bass;

            y = htole16(y);
            fwrite(&y, 2, 1, out);
            fwrite(&y, 2, 1, out);
            */
        }

        inf->bass_volumes[i] = bass_vol / total_vol;
        inf->mid_volumes[i] = mid_vol / total_vol;
        inf->treble_volumes[i] = treble_vol / total_vol;

        //fprintf(stderr, "%lf %lf %lf    %s\n", inf->bass_volumes[i], inf->mid_volumes[i], inf->treble_volumes[i], name);
    }
    fclose(in);

    return 0;
}

static void zerotrdata(struct training_info *inf) {
    int i;
    inf->n = 0;
    for (i=0; i<Nvols; ++i) {
        inf->bass_volumes[i] = 0;
        inf->mid_volumes[i] = 0;
        inf->treble_volumes[i] = 0;
    }
}

static void train1(const char* prefix, struct training_info *inf) 
{
    char buf[50];

    int i;

    for(i=0;; ++i) {
        sprintf(buf, "%s%d.wav", prefix, i);
        struct training_info ti;
        if(get_file_info(buf, &ti)) break;

        ++inf->n;

        int j;
        for (j=0; j<Nvols; ++j) {
            inf->bass_volumes[j]   += ti.bass_volumes[j];
            inf->mid_volumes[j]    += ti.mid_volumes[j];
            inf->treble_volumes[j] += ti.treble_volumes[j];
        }
    }

    int j;
    for (j=0; j<Nvols; ++j) {
        inf->bass_volumes[j]   /= inf->n;
        inf->mid_volumes[j]    /= inf->n;
        inf->treble_volumes[j] /= inf->n;
    }
}

static void print_part(struct training_info *inf, FILE* f) {
    fprintf(f, "%d\n", inf->n);
    int j;
    for (j=0; j<Nvols; ++j) {
        fprintf(f, "%lf %lf %lf\n", inf->bass_volumes[j], inf->mid_volumes[j], inf->treble_volumes[j]);
    }
}

static void train() {
    zerotrdata(&yes);
    zerotrdata(&no);

    fprintf(stderr, "Training...\n");

    train1("train/yes", &yes);
    train1("train/no", &no);

    fprintf(stderr, "Training completed.\n");

    //print_part(&yes, stderr);
    //print_part(&no, stderr);

    int j;
    for (j=0; j<Nvols; ++j) {
        if (yes.bass_volumes[j]   > no.bass_volumes[j]) {   yes.bass_volumes[j] = 1;   no.bass_volumes[j] = 0; }
        if (yes.mid_volumes[j]    > no.mid_volumes[j]) {    yes.mid_volumes[j] = 1;    no.mid_volumes[j] = 0; }
        if (yes.treble_volumes[j] > no.treble_volumes[j]) { yes.treble_volumes[j] = 1; no.treble_volumes[j] = 0; }
    }
}


double delta(struct training_info *t1, struct training_info *t2) {
    int j;
    double d = 0;
    for (j=0; j<Nvols; ++j) {
        double rb = t1->bass_volumes[j] - t2->bass_volumes[j];
        double rm = t1->mid_volumes[j] - t2->mid_volumes[j];
        double rt = t1->treble_volumes[j] - t2->treble_volumes[j];
        d += rb*rb + rm*rm + rt*rt;
    }
    return d;
}

int main(int argc, char* argv[])
{
    (void)argc; (void)argv;

    train();


    int i;

    int yes_count = 0;
    int no_count = 0;

    for (i=0;; ++i) {
        char buf[60];
        sprintf(buf, "inputs/%d.wav", i);

        struct training_info ti;

        if(get_file_info(buf, &ti)) break;

        double dyes = delta(&yes, &ti);
        double dno = delta(&no, &ti);

        //printf("%lf %lf %s ", dyes, dno, buf);

        if (dyes > dno) {
            printf("no\n");
            ++no_count;
        } else  {
            printf("yes\n");
            ++yes_count;
        }
    }

    fprintf(stderr, "yeses: %d noes: %d\n", yes_count, no_count);

}

C ++ 11（gcc; 1639 1625 1635字节，Class 1，score = 983，960）

让我们开始吧。这可能是我缩短过的最长的代码...

#include <bits/stdc++.h>
#define $ complex<double>
#define C vector<$>
#define I int
#define D double
#define P pair<D,I>
#define Q pair<D,D>
#define E vector<D>
#define V vector<P>
#define W vector<Q>
#define S char*
#define Z(x)if(fread(&x,2,1,y)!=1)break;
#define B push_back
#define F(i,f,t)for(I i=f;i<t;i++)
#define _ return
#define J first
#define L second
const I K=75,O=16384;using namespace std;C R(C&i,I s,I o=0,I d=1){if(!s)_ C(1,i[o]);C l=R(i,s/2,o,d*2),h=R(i,s/2,o+d,d*2);C r(s*2);$ b=exp($(0,-M_PI/s)),f=1;F(k,0,s){r[k]=l[k]+f*h[k];r[k+s]=l[k]-f*h[k];f*=b;}_ r;}C T(C&i){_ R(i,i.size()/2);}char b[O];E U(S m){FILE*y;if(!(y=fopen(m,"r")))_ E();setvbuf(y,b,0,O);fseek(y,0,2);I z=ftell(y)/4-32;fseek(y,128,0);C p;F(i,0,z){short l,r;Z(l);Z(r);if(i&1)p.B($(0.5/O*le16toh(l),0));}p.resize(O);E h(O),n(O);p=T(p);F(j,0,O)h[j]=norm(p[j])/O;F(i,1,O-1)n[i]=(h[i-1]+h[i+1]+h[i]*8)/10;fclose(y);_ n;}W G(E&d){V p;F(i,3,O/2-3)if(d[i]==*max_element(d.begin()+i-3,d.begin()+i+4))p.B({d[i],i});sort(p.begin(),p.end(),greater<P>());W r;F(i,3,K+3)r.B({D(p[i].L)/O*22050,log(p[i].J)+10});D s=0;F(i,0,K)s+=r[i].L;F(i,0,K)r[i].L/=s;_ r;}char m[O];I X(S p,W&r){E t(O),h(t);I f=0;while(1){sprintf(m,"%s%d.wav",p,f++);h=U(m);if(!h.size())break;F(j,0,O)t[j]+=h[j];}F(j,0,O)t[j]/=f;r=G(t);}D Y(W&a,W&b){D r=0;F(i,0,K){D d=b[i].L;F(j,0,K)if(abs((b[i].J-a[j].J)/b[i].J)<0.015)d=min(d,abs(b[i].L-a[j].L));r+=d;}_ r;}I H(S p,W&y,W&n){I f=0;while(1){sprintf(m,"%s%d.wav",p,f++);E h=U(m);if(!h.size())break;W p=G(h);D q=Y(p,y),r=Y(p,n);printf(abs(q-r)<=0.01?"?\n":q<r?"yes\n":"no\n");}}I main(){W y,n;X("train/yes",y);X("train/no",n);H("inputs/",y,n);}

“ Ungolfed”（尽管很难调用一个超过1.5K的源代码）：

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <math.h>
#include <complex>
#include <endian.h>
#include <functional>

using namespace std;

typedef complex<double> CD;

vector<CD> run_fft(vector<CD>& input, int offset, int size, int dist){
    if(size == 1){
        return vector<CD>(1, input[offset]);
    }
    vector<CD> partLow = run_fft(input, offset, size/2, dist*2),
               partHi  = run_fft(input, offset+dist, size/2, dist*2);

    vector<CD> result(size);
    CD factorBase = exp(CD(0, (inv?2:-2)*M_PI/size)), factor = 1;

    for(int k = 0; k < size/2; k++){
        result[k] = partLow[k] + factor*partHi[k];
        result[k+size/2] = partLow[k] - factor*partHi[k];
        factor *= factorBase;
    }
    return result;
}

vector<CD> fft(vector<CD>& input){
    int N = input.size();
    return run_fft(input, 0, N, 1);
}



const int MAX_BUF = 65536;
const int PWR_TWO = 16384;
const int NUM_CHECK = 75;
int sampling;

char buf[MAX_BUF];
vector<double> read_data(char* filenam){
    FILE* fp = fopen(filenam, "r");
    if(!fp)
        return vector<double>();
    setvbuf(fp, buf, _IOFBF, MAX_BUF);

    fseek(fp, 0, SEEK_END);
    int filesiz = ftell(fp);
    fseek(fp, 128, SEEK_SET);
    filesiz -= 128;

    int insamp = filesiz / 4;
    int freqsamp = 2,
        act_mod = 0;
    sampling = 44100 / freqsamp;
    int inputSize;

    vector<CD> input;

    for(int i = 0; i < insamp; i++){
        signed short int l, r;
        if(fread(&l, 2, 1, fp) != 1) break;
        if(fread(&r, 2, 1, fp) != 1) break;

        double act = 1/32768.0 * (le16toh(l));

        if((++act_mod) == freqsamp){
            inputSize++;
            input.push_back(CD(act,0));
            act_mod = 0;
        }
    }
    inputSize = input.size();

    //printf("%s\n", filenam);
    int numParts = (inputSize+PWR_TWO-1)/PWR_TWO;
    double partDelta = (double)inputSize / numParts, actDelta = 0;
    vector<CD> ndata(PWR_TWO);
    for(int i = 0; i < numParts; i++){
        vector<CD> partInput(PWR_TWO);
        int from = floor(actDelta),
            to = floor(actDelta)+PWR_TWO;

        for(int j = from; j < to; j++)
            partInput[j-from] = input[j];

        vector<CD> partData = fft(partInput);
        for(int j = 0; j < PWR_TWO; j++)
            ndata[j] += partData[j]*(1.0/numParts);
    }


    vector<double> height(PWR_TWO);
    for(int i = 0; i < PWR_TWO; i++)
        height[i] = norm(ndata[i])/PWR_TWO;

    vector<double> nheight(height);
    nheight[0] = (height[0]*0.8 + height[1]*0.1)/0.9;
    nheight[PWR_TWO-1] = (height[PWR_TWO]*0.8 + height[PWR_TWO-1]*0.1)/0.9;
    for(int i = 1; i < PWR_TWO-1; i++)
        nheight[i] = height[i-1]*0.1 + height[i]*0.8 + height[i+1]*0.1;

    fclose(fp);

    return nheight;
}


vector< pair<double,double> > get_highest_peaks(vector<double>& freqData){
    vector< pair<double,int> > peaks;

    for(int i = 3; i < PWR_TWO/2-3; i++){
        if(freqData[i] == *max_element(freqData.begin()+i-3, freqData.begin()+i+4)){
            peaks.push_back(make_pair(freqData[i], i));
        }
    }

    sort(peaks.begin(), peaks.end(), greater< pair<double,int> >());

    vector< pair<double,double> > res;
    for(int i = 3; i < NUM_CHECK+3; i++){
        res.push_back(make_pair((double)(peaks[i].second)/PWR_TWO*sampling, log(peaks[i].first)+10));
    }

    double sum_res = 0;
    for(int i = 0; i < NUM_CHECK; i++)
        sum_res += res[i].second;
    for(int i = 0; i < NUM_CHECK; i++)
        res[i].second /= sum_res;

    /*for(int i = 0; i < NUM_CHECK; i++)
        printf("%12lf %12lf\n", res[i].first, res[i].second);
    printf("\n");*/

    return res;
}


void train(char* dir, const char* type, vector< pair<double,double> >& res){
    vector<double> result(PWR_TWO), height(PWR_TWO);

    int numFile = 0;
    while(true){
        char filenam[256];
        snprintf(filenam, 255, "%s/%s%d.wav", dir, type, numFile);
        height = read_data(filenam);

        if(height.size() == 0)
            break;

        for(int j = 0; j < PWR_TWO; j++)
            result[j] += height[j];

        numFile++;
    }
    fprintf(stderr, "trained %s on %d files\n", type, numFile);

    for(int j = 0; j < PWR_TWO; j++)
        result[j] /= numFile;

    res = get_highest_peaks(result);
}


double dist_ab(vector< pair<double,double> >& A, vector< pair<double,double> >& B){
    double result = 0;
    for(int i = 0; i < NUM_CHECK; i++){
        double add = B[i].second;

        for(int j = 0; j < NUM_CHECK; j++){
            double dist = (B[i].first-A[j].first)/B[i].first;
            if(abs(dist) < 0.015)
                add = min(add, abs(B[i].second - A[j].second));
        }
        result += add;
    }
    return result;
}


void trial(char* dir, const char* pref, vector< pair<double,double> >& yes,
                                        vector< pair<double,double> >& no){
    int numFile = 0;
    int numYes = 0, numDunno = 0, numNo = 0;
    while(true){
        char filenam[256];
        snprintf(filenam, 255, "%s/%s%d.wav", dir, pref, numFile);

        vector<double> height = read_data(filenam);
        if(height.size() == 0)
            break;

        vector< pair<double,double> > peaks = get_highest_peaks(height);


        double distYes = dist_ab(peaks, yes),
               distNo = dist_ab(peaks, no);

        if(abs(distYes-distNo) <= 0.01){
            printf("dunno\n");
            numDunno++;
        } else if(distYes < distNo){
            printf("yes\n");
            numYes++;
        } else {
            printf("no\n");
            numNo++;
        }
        //printf(" (%lf %lf)\n", distYes, distNo);

        numFile++;
    }
}


int main(int argc, char** argv){
    vector< pair<double,double> > yes, no;


    train("train", "yes", yes);
    train("train", "no", no);

    trial("inputs", "", yes, no);
}

我不奇怪它是否可以在真实数据集上正常工作（我敢打赌不会，但是我必须尝试一下）。

怎么运行的：

1. 取N = 2从左声道 ^14个样本，每个样本在相同的时间跨度内。对其进行标准化，以使最小值= 0和最大值= 1。
2. 使用FFT处理它们。现在我们从时域切换到频域。我们可以说结果数组的第0个单元等效为0Hz，第2 ^个第1 -1个单元等于22050Hz（这是因为我从L通道获取了其他所有采样，所以采样为22050Hz，而不是WAV的频率44100Hz）。
3. 找到所有此类信号的均值-称其为“平均频率分布”。在这种分布中找到K个最高峰（此处K = 75），省略前几个峰（可能是噪音）并找到其强度。我使用log(mean distribution)+10然后进行了归一化，以便最大峰的总和为1。
4. 我们有两个“峰值分布”，一个是“是”，第二个是“否”。如果我们要测试一个WAV，则以与以前相同的方式对其进行转换（步骤1、2、3），并获得分布D。然后，我们必须检查哪个分布（Y / N）D更相似。我使用以下方法：对于Y / N中的每个峰值，尝试在D中找到它。如果我们找到（近似），则该峰值的分数是Y / N和D强度之间的绝对差；在相反的情况下，它是Y / N的强度（我们假设它始终为正）。更好（较小）的分数获胜。如果结果非常接近（我使用0.01的绝对差），则输出dunno。

就像我说过的那样，可能在最终测试中它会被归类为“比随机测试还要差”。当然，我希望它不会：D

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