基于BP神经网络的MATLAB语音信号分类系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于反向传播(BP)算法的神经网络，通过提取语音信号的MFCC等特征参数进行模型训练，完成多类别语音信号的自动识别与分类。系统结构清晰，适合语音处理与模式识别研究。

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

本项目构建了一个基于反向传播(BP)算法的神经网络模型，旨在对语音信号进行有效的分类识别。系统通过对输入的语音信号（如.wav格式文件）进行特征提取（如MFCC系数、基频等），利用预处理和归一化技术处理特征参数，随后使用BP神经网络算法建立语音特征与分类标签之间的高精度映射关系。最终实现对说话人身份、语音内容类别等目标的自动识别与分类，并提供分类性能评估及实时预测接口。

功能特性

• 语音特征提取: 支持MFCC等多种语音特征参数的提取与计算。
• 数据预处理: 包含数据清洗、归一化等预处理流程，提升模型训练效果。
• BP神经网络模型: 实现完整的BP神经网络训练过程，可保存训练后的模型参数（权重与偏置）。
• 分类识别: 对测试语音样本进行分类预测，并输出分类结果及置信度。
• 性能评估: 提供准确率、召回率、混淆矩阵等多种评估指标，全面分析模型性能。
• 实时预测接口: 封装模型预测功能，支持对新输入的语音信号直接进行快速分类。

使用方法

1. 数据准备: 准备好训练与测试用的语音波形数据（.wav格式）及其对应的分类标签。
2. 模型训练: 运行主程序，系统将自动进行特征提取、数据预处理，并完成BP神经网络的训练，保存训练好的模型。
3. 性能测试: 使用测试集数据评估模型的分类准确率等性能指标。
4. 预测应用: 调用提供的预测接口，输入新的语音文件即可获得实时的分类结果。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 编程环境: MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱: 可能需要 Signal Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox 等（视具体实现而定）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程控制，其实现了从语音数据加载、特征提取、数据预处理与划分，到BP神经网络模型的构建、训练、保存，以及对模型的测试评估和新数据的预测功能。