基于BP神经网络实现语音特征信号分类附代码

本文介绍了如何利用BP神经网络进行语音特征信号分类,结合UCI Speech recognition dataset,通过Matlab的Neural Network Toolbox构建网络模型,包括数据准备、网络搭建、训练与测试。实验结果显示在测试集上达到了93.87%的分类准确率。

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基于BP神经网络实现语音特征信号分类附代码

语音识别是一项基于信号处理和模式识别的技术,它在现代数字通信、人机交互、智能语音控制等领域具有广泛的应用。其中,语音信号的分类任务是语音识别系统中的一个重要环节,本篇文章将介绍如何使用BP神经网络实现语音特征信号分类,并提供相应的Matlab代码。

  1. 数据集准备

首先,需要准备一个包含已分类好的语音信号的数据集,并将其划分为训练集和测试集。在本文中,我们选取了UCI Machine Learning Repository网站上的Speech recognition dataset(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Speech+Recognition),该数据集包含由13个MFCC系数构成的特征向量来表示不同语音信号,每个特征向量都与一个特定的单词相对应。

  1. BP神经网络模型搭建

使用Matlab中的Neural Network Toolbox工具箱搭建BP神经网络模型,具体步骤如下:

(1)设置网络层数、节点数和传递函数。在本文中,我们设置了一个具有3个隐藏层和12个节点的输入层,然后是一个仅包含一个节点的输出层。每个隐藏层都使用了sigmoid传递函数。

(2)进行网络训练。使用网络训练函数train来训练BP神经网络模型,

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