MATLAB实现的基于BP神经网络的语音特征分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过提取语音信号的MFCC特征，结合BP神经网络进行模式识别与分类。系统可自动识别不同说话人或语种的语音类别，适用于智能语音分析领域。

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神经网络和MFCC特征提取的智能语音分类系统。系统能够对输入的语音信号进行自动识别和分类，可应用于说话人识别、语种判别、情感分析等多种语音分类场景。系统通过完整的机器学习流程——数据预处理、特征提取、模型训练和预测评估，实现了高效的语音模式识别能力。

功能特性

• 完整的处理流程：包含数据预处理、特征提取、神经网络训练和分类预测四大核心模块
• MFCC特征提取：采用梅尔频率倒谱系数作为语音特征参数，有效表征语音特性
• BP神经网络分类：利用反向传播神经网络进行模式识别训练，支持参数灵活配置
• 可视化分析：提供训练过程的准确率曲线和损失函数变化图
• 全面评估报告：输出混淆矩阵、分类准确率等详细测试结果
• 实时预测功能：支持对新语音信号的在线分类，输出类别标签和预测置信度

使用方法

训练模式

1. 准备训练数据：将.wav格式的语音文件按类别组织，准备对应的标签数据
2. 设置训练参数：配置学习率（默认0.01）、隐藏层节点数、迭代次数等超参数
3. 运行训练程序：系统自动完成特征提取、网络训练和模型保存
4. 查看训练结果：获取训练完成的神经网络模型(.mat)和性能可视化图表

预测模式

1. 加载已训练模型：导入训练阶段生成的神经网络模型文件
2. 输入测试语音：提供待分类的.wav格式语音文件
3. 执行分类预测：系统输出对应的类别标签和预测置信度
4. 查看分类报告：获取详细的测试集分类性能评估

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, Neural Network Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持音频文件处理的声卡设备

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要功能包括：协调整个语音分类流程的调度执行，完成语音数据的读取与预处理操作，调用MFCC特征参数提取算法，构建并训练BP神经网络分类模型，对训练过程进行可视化监控，对测试语音样本进行预测分类，以及生成完整的分类性能评估报告。