基于MATLAB多类SVM算法的音频分类系统

资 源 简 介

本项目开发了一套基于MATLAB的音频分类系统，使用多种支持向量机（SVM）算法，支持音频预处理、特征提取与模型训练。适用于语音识别、音乐分类和环境声音检测等场景，用户可上传音频数据实现自动分类。

详 情 说 明

音频信号分类系统

项目介绍

本项目是一个基于多类支持向量机（SVM）算法的音频分类系统，能够对音频数据进行自动分类识别。系统集成了音频预处理、特征提取和机器学习模型训练功能，可广泛应用于语音识别、音乐分类、环境声音检测等多种场景。用户可通过上传音频文件，系统自动提取特征并利用预训练的SVM模型进行类别预测，同时支持用户自定义训练模型并进行性能评估。

功能特性

• 多格式音频支持：支持WAV、MP3、FLAC等多种常见音频格式
• 灵活音频处理：兼容单声道/立体声音频，支持16kHz-48kHz采样率
• 全面特征提取：采用MFCC、频谱特征、过零率等多种音频特征提取技术
• 多算法支持：集成线性SVM、多项式核SVM、RBF核SVM等多种分类算法
• 完善评估体系：提供准确率、召回率、F1分数等评估指标，支持交叉验证
• 可视化分析：生成准确率曲线、混淆矩阵、频谱图和MFCC特征热力图
• 批量处理能力：支持单文件及批量文件预测处理

使用方法

模型训练

1. 准备带标签的音频数据集
2. 运行训练程序，系统将自动进行特征提取和模型训练
3. 查看生成的训练报告和模型性能评估结果

音频分类

1. 上传单个音频文件或批量音频文件
2. 系统自动提取音频特征并进行分类预测
3. 获取分类结果文本标签及对应的置信度评分

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 音频处理工具箱（Audio Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 内存建议：至少8GB RAM
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

该主文件整合了系统的核心处理流程，承担着音频数据读取与预处理、特征参数提取、多种支持向量机模型的训练与优化、分类预测执行以及结果可视化生成的关键功能。它作为系统的主要控制枢纽，协调各个模块协同工作，实现从音频输入到分类输出的完整处理链路。