仕事

最大精度のトレーニングサンプルに基づいて、音声サンプルの音声認識を行うソースコードまたはバイナリコードの最小バイト数でプログラムを実装する。

プログラムは読むべきtrain/yes0.wav、train/no0.wav、train/yes1.wavなど（400 yesesと400件のNOEがトレーニングデータセット内にある）、そして読み始めinputs/0.wav、inputs/1.wavそれがファイルを見つけることが失敗するまで、それを分析し、ために「はい」か「いいえ」（または他の単語を出力します中間回答）。

必要に応じて、読み取りの代わりにプログラムを事前にトレーニングすることもできますtrain/が、結果のデータテーブルはスコアにカウントされます（トレーニングサンプルへの過剰適合に注意してください-試験サンプルと重複しません）。この場合、データテーブルを作成するために使用されるプログラムを補遺として含める方が良いでしょう。

すべてのサンプルファイルは、ラップトップマイクからのリトルエンディアン16ビットステレオWAVファイルで、フィルタリング/ノイズリダクションはありません。

制限

禁止されている機能：

• ネットワークを使用する;
• 回答ファイルに到達しようとしていますinputs/key。
• runner精度を計算するプログラムを破壊します。
• 既存の認識ライブラリを使用します。FFT実装へのリンクは許可されていません。一定量の情報（sinまたはなどatan2）を取得する外部数学関数のみが許可されています。FFTが必要な場合は、プログラムのソースコードにその実装を追加するだけです（必要に応じて多言語にすることができます）。

リソース制限：

• i5ラップトップでは、プログラムに30分以上のCPU時間はかかりません。さらに時間がかかる場合は、最初の30分間に生成された出力のみがカウントされ、他のすべては半一致と見なされます。
• メモリ制限：1GB（一時ファイルを含む）。

道具

tools/runnerプログラムは自動的にあなたのソリューションを実行し、精度を計算します。

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

トレーニングデータまたは実際の試験データを使用してプログラムを調べることができます。データセットを公開するまで、試験データセットで提出された回答を試し、結果（精度のパーセンテージ）を公開します。

得点

精度に応じて5つのクラスのソリューションがあります。

• すべてのサンプルが正しく推測されました：クラス0;
• 精度950-999：クラス1。
• 精度835-950：クラス2。
• 精度720-834：クラス3;
• 精度615-719：クラス4;

各クラス内のスコアは、ソリューションが使用するバイト数です。

受け入れられた答え：最高の空でないクラスの最小のソリューション。

リンク集

• ツールを使用したGithubプロジェクト：https : //github.com/vi/codegolf-jein
• トレーニングデータセット：http : //vi-server.org/pub/codegolf-jein-train.tar.xz
• 検査データセットはこれまでプライベートに保たれており、Githubリポジトリで利用可能なチェックサム（HMAC）があります。

すべてのサンプルはCC-0（パブリックドメイン）と見なされ、スクリプトとプログラムはMITと見なされる必要があります。

ソリューション例

認識の品質が非常に低く、ファイルの読み取り方法と回答の出力方法を示しているだけです。

#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バイト、クラス1、スコア= 983、960）

はじめましょうか。それはおそらく私が今までに短縮した最長のコードです...

#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」（1.5K以上のソースコードをgolfedと呼ぶのは難しいですが）：

#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);
}

実際のデータセットで正常に動作するかどうかはわからない（私はそうは思わないが、試してみる必要がある）。

使い方：

1. 左チャネルからN = 2 ^14個のサンプルを取得します。各サンプルは同じタイムスパンです。最小値= 0および最大値= 1になるように正規化します。
2. FFTを使用して処理します。ここで、時間領域から周波数領域に切り替えました。結果の配列の0番目のセルは0Hzに相当し、2 ¹³ -1番目のセルは22050Hzに相当します（つまり、他のすべてのサンプルをLチャンネルから取得したため、WAVの周波数44100Hzではなく22050Hzになります）。
3. そのようなすべての信号の平均を見つけます-それを「平均頻度分布」と呼びます。そのような分布のK個の最高ピーク（ここではK = 75）を見つけ、最初のいくつか（おそらくノイズ）を省略し、その強度を見つけます。log(mean distribution)+10最大ピークの合計が1になるように使用してから正規化しました。
4. 「ピーク分布」は2つあります。1つは「はい」、2つは「いいえ」です。テストするWAVがある場合は、以前と同じ方法で変換し（ステップ1、2、3）、分布Dを取得します。どの分布（Y / N）Dがより似ているかを確認します。次のアプローチを使用しました。Y/ Nの各ピークについて、Dでそれを見つけようとします。（およそ）見つけた場合、このピークのスコアはY / NとDの強さの絶対差です。反対の場合、それはY / Nの強さです（常に正であると仮定します）。より良い（小さい）スコアが勝ちます。結果が非常に近い場合（0.01絶対差を使用）、output dunno。

私が言ったように、おそらく最終テストでは「ランダムよりもさらに悪い」と分類されます。もちろん、そうでないことを願っています：D

編集：バグを修正（ファイルを閉じるのを忘れていた）。