基于BP神经网络的语音信号分类MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现语音特征信号自动分类，通过提取MFCC、基频、共振峰等特征，结合BP神经网络模型对语音类别（如元音/辅音、说话人身份）进行高效识别。

详 情 说 明

基于BP神经网络的语音特征信号分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于BP（反向传播）神经网络的语音特征信号自动分类系统。系统能够对输入的语音信号进行预处理和特征提取（包括MFCC、基频、共振峰等），并利用训练好的BP神经网络模型对语音类别进行高精度分类识别。可应用于元音/辅音识别、说话人身份验证、情感状态分析等多种场景，同时提供分类置信度评估与结果可视化。

功能特性

• 多特征提取：支持提取MFCC（39维）、基频、共振峰等语音特征参数
• 高精度分类：采用BP神经网络模型，实现对不同语音类别的高准确率分类
• 置信度评估：输出每个预测类别的置信度概率向量
• 可视化分析：提供特征可视化图和分类混淆矩阵等分析工具
• 灵活输入：支持原始语音文件（.wav）或预提取特征矩阵两种输入方式

使用方法

1. 数据准备：准备采样率16kHz、单声道、时长0.5-3秒的WAV文件，或对应的特征矩阵（N×39维）
2. 模型训练：运行训练脚本，系统将自动提取特征并训练BP神经网络模型
3. 分类预测：输入待分类的语音数据，系统将返回分类标签和置信度
4. 结果分析：查看生成的分类结果、置信度向量、特征可视化图和混淆矩阵

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（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，包括语音信号的预处理操作、多种特征参数的提取过程、BP神经网络模型的构建与训练机制、对输入信号的分类识别实现，以及分类结果的可视化分析与性能评估输出。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路。