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）是一种强大的监督学习算法，特别适合用于声音信号识别这类分类任务。这个声音识别项目主要包含两个关键技术环节：特征提取和分类模型构建。

在特征提取阶段，程序采用了两种经典的声音特征表示方法。梅尔倒谱系数（MFCC）模拟了人耳对声音频率的非线性感知特性，能够很好地捕捉声音的频谱特征。而线性预测倒谱系数（LPCC）则基于声音产生模型，通过线性预测分析来提取特征。这两种特征的组合可以提供更全面和鲁棒的声音表示。

分类模型构建阶段使用支持向量机算法。SVM通过寻找最优超平面来实现不同类别声音信号的有效分离，其核函数技术可以处理非线性可分的情况。MATLAB实现确保了整个流程的高效运行，从特征提取到模型训练和测试形成一个完整的处理管道。

这个实现展示了如何将信号处理和机器学习技术相结合来解决实际问题，为类似的声音识别应用提供了可参考的技术路线。程序的可运行性也便于研究者快速验证方法和进行二次开发。