基于多类型SVM算法的音频信号分类MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多种SVM分类算法（线性、多项式核、高斯核等），结合音频特征提取（MFCC、频谱特征），完成音频数据的自动分类任务。适用于语音识别、音频分析等场景。

详 情 说 明

基于多类型SVM算法的音频信号分类系统

项目介绍

本项目是一个集成了多种支持向量机（SVM）分类算法的音频信号自动分类系统。系统能够对音频文件进行特征提取（如MFCC、频谱特征等），并利用线性SVM、多项式核SVM、高斯核SVM等不同算法训练分类模型，实现对音频数据（如语音、音乐、环境音等类别）的准确分类。该系统提供了完整的机器学习工作流，包括数据加载、特征工程、模型训练、性能评估和结果可视化，支持用户使用自定义数据集进行实验。

功能特性

• 多格式音频支持：支持加载.wav、.mp3等常见格式的音频文件。
• 灵活的特征提取：提供MFCC、频谱分析、过零率等多种音频特征提取方法。
• 多算法SVM分类：集成线性SVM、多项式核SVM、高斯核SVM等多种SVM分类器。
• 全面的模型评估：通过准确率、召回率、F1分数、混淆矩阵、ROC曲线等指标评估模型性能。
• 可视化分析：生成特征分布图、决策边界示意图等可视化结果，辅助模型分析。
• 模型持久化：训练后的SVM模型可保存为.mat文件，便于后续加载和使用。

使用方法

1. 数据准备：准备音频文件及其对应的标签数据（文本文件或Excel格式）。
2. 参数配置：设置SVM算法参数（如核函数类型、惩罚系数C、高斯核宽度等）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成特征提取、模型训练和评估过程。
4. 结果获取：查看输出的分类结果、性能评估报告及可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，主要包括音频数据的读取与预处理、多种声学特征的提取与选择、不同SVM分类模型的训练与超参数调节、模型性能的交叉验证与综合评估，以及分类结果和特征分布的可视化输出。它作为系统的中央控制器，协调各个功能模块的顺序执行，并处理用户输入的参数配置。