基于BP神经网络的数字语音识别及Matlab源代码

基于BP神经网络的数字语音识别及Matlab源代码

数字语音识别是一种将人类语音转换为相应数字表示的技术。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，具有较好的分类和识别能力。本文将介绍如何使用BP神经网络实现基于0到10数字的语音识别，并提供相应的Matlab源代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于训练和测试的语音数据集。可以使用公开的数字语音数据集，其中包含0到9的数字的语音样本。每个样本应该包括声音的原始波形和相应的数字标签。

2. 特征提取
   在进行语音识别之前，我们需要从原始语音信号中提取有用的特征。常用的特征提取方法是使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC能够捕捉语音的频谱特征，并且对于语音识别任务效果良好。

下面是使用Matlab实现MFCC特征提取的源代码：

function mfcc_features = compute_mfcc(signal, fs)