基于MATLAB的BP神经网络语音特征信号分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了语音信号的智能分类系统，通过提取MFCC、基频等声学特征，结合BP神经网络进行分类识别。系统包含语音预处理、特征提取、网络训练和分类模块，可有效提升语音信号处理的准确性。

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

本项目实现了一个完整的语音特征信号分类系统。系统通过对输入的语音信号进行预处理和特征提取，获得如MFCC、基频等关键声学参数，并利用训练好的BP神经网络模型对这些特征进行分类识别。该系统可广泛应用于说话人识别、语音内容分类或语音情感分析等场景。

功能特性

• 完整的处理流程：集成语音预处理、特征提取、模型训练与分类识别模块。
• 多维度特征提取：支持提取13维MFCC系数、基频、能量等多种声学特征。
• 高性能分类：采用BP神经网络算法，输出分类概率向量及最终类别标签。
• 标准化输入输出：支持16kHz单声道WAV格式语音输入，输出直观的概率结果。

使用方法

1. 准备数据：将待分类的语音文件（.wav格式，16kHz，单声道，1-3秒）放置于指定目录。
2. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成特征提取与分类流程。
3. 获取结果：系统将输出每个类别的概率分布，并显示最终分类标签。

系统要求

• MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• Signal Processing Toolbox
• Deep Learning Toolbox (如使用神经网络工具箱)

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括语音信号的读取与预处理、声学特征参数的提取、已训练BP神经网络模型的加载与调用，以及分类概率的计算与最终识别结果的输出。它作为系统的主要入口，协调各个模块完成端到端的分类任务。