支持向量机（SVM）识别声音信号MATLAB程序

资 源 简 介

支持向量机（SVM）识别声音信号MATLAB程序

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，特别适用于声音信号的分类任务。在声音识别领域，SVM可以通过提取关键特征实现高效分类。该MATLAB程序利用梅尔倒谱系数（MFCC）和线性预测倒谱系数（LPCC）来表征声音信号的特征，随后训练SVM模型进行分类。

梅尔倒谱系数（MFCC）是一种广泛应用于语音信号处理的特征提取方法，它模拟人耳对频率的感知特性，能够有效地捕捉声音的关键频谱信息。而线性预测倒谱系数（LPCC）则通过线性预测分析来提取声音信号的共振峰特征。这两种特征的组合能够提供更加全面和鲁棒的特征向量，从而提高分类准确率。

在MATLAB实现中，程序首先对输入的声音信号进行预处理，包括分帧、加窗和傅里叶变换等步骤，随后分别计算MFCC和LPCC特征。这些特征被组合成高维特征向量，并用于训练SVM分类器。经过训练后的模型可以用于新的声音信号分类，程序还提供了完整的代码框架，便于扩展和优化。

此方法适用于多种声音识别场景，如语音识别、环境音分类或生物声学分析。通过调整SVM的超参数或优化特征提取方式，可以进一步提升模型的性能。