【免费】2.MATLAB神经网络43个案例分析BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip资源-CSDN文库

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需积分: 0 181 浏览量 2023-07-13 14:01:28 上传评论收藏 370KB ZIP 举报

MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于科学计算、工程分析以及机器学习等领域。在本案例中，我们关注的是神经网络的应用，特别是BP（Backpropagation）神经网络，它在数据分类任务中有着重要地位，特别是对于语音特征信号的分类。 BP神经网络是一种监督学习算法，它通过反向传播误差来调整网络中的权重和阈值，以最小化预测输出与实际目标之间的差异。在语音识别领域，这种网络可以学习并捕捉声音信号的复杂特性，如频率、幅度和时间结构，从而对不同的语音类别进行有效区分。该压缩包文件"2.MATLAB神经网络43个案例分析 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip"包含了一个完整的案例集，用于深入理解和实践BP神经网络在语音信号处理中的应用。这些案例可能涵盖了以下内容： 1. **数据预处理**：原始的语音信号需要经过预处理，包括采样、分帧、加窗、傅立叶变换等步骤，将时域信号转换为频域特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCCs）。 2. **特征提取**：从预处理后的信号中提取有用的特征，如能量、谱熵、MFCC等，这些特征能够表征语音的独特性，并降低数据维度，便于神经网络处理。 3. **网络架构**：BP神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收特征向量，隐藏层负责学习抽象表示，输出层则产生分类结果。案例可能涉及不同层次结构和节点数量的选择。 4. **训练策略**：包括学习率、动量项、早停等策略，以优化网络训练过程，防止过拟合和欠拟合。 5. **模型评估**：使用交叉验证、准确率、混淆矩阵等方法评估模型性能，理解模型在不同类别上的表现。 6. **调参技巧**：通过网格搜索、随机搜索等方式找到最优的网络参数组合，如权重初始化、激活函数、损失函数等。 7. **应用扩展**：可能还探讨了如何将BP神经网络与其他技术结合，如集成学习、深度学习等，以提升分类效果。 "chapter1"可能包含了案例的初步介绍或基础理论，后续章节可能会逐步深入到具体实现和实例分析。通过这个案例集，读者不仅可以掌握BP神经网络的工作原理，还能了解到如何在MATLAB环境中实现和优化此类网络，从而在实际的语音信号分类问题中应用这些知识。这个资源为学习者提供了一个全面了解和实践神经网络在语音分类中的应用平台，对于提高MATLAB编程技能和理解神经网络的实战运用具有极大价值。

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2.MATLAB神经网络43个案例分析 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类.zip （7个子文件）

chapter1

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chapter1_1.m 4KB

BPDLX.m 6KB

chapter1_1.asv 4KB

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%% 该代码为基于带动量项的BP神经网络语音识别 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载四类语音信号 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %四个特征信号矩阵合成一个矩阵 data(1:500,:)=c1(1:500,:); data(501:1000,:)=c2(1:500,:); data(1001:1500,:)=c3(1:500,:); data(1501:2000,:)=c4(1:500,:); %从1到2000间随机排序 k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %输入输出数据 input=data(:,2:25); output1 =data(:,1); %把输出从1维变成4维 output=zeros(2000,4); for i=1:2000 switch output1(i) case 1 output(i,:)=[1 0 0 0]; case 2 output(i,:)=[0 1 0 0]; case 3 output(i,:)=[0 0 1 0]; case 4 output(i,:)=[0 0 0 1]; end end %随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本 input_train=input(n(1:1500),:)'; output_train=output(n(1:1500),:)'; input_test=input(n(1501:2000),:)'; output_test=output(n(1501:2000),:)'; %输入数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); %% 网络结构初始化 innum=24; midnum=25; outnum=4; %权值初始化 w1=rands(midnum,innum); b1=rands(midnum,1); w2=rands(midnum,outnum); b2=rands(outnum,1); w2_1=w2;w2_2=w2_1; w1_1=w1;w1_2=w1_1; b1_1=b1;b1_2=b1_1; b2_1=b2;b2_2=b2_1; %学习率 xite=0.1; alfa=0.01; loopNumber=10; I=zeros(1,midnum); Iout=zeros(1,midnum); FI=zeros(1,midnum); dw1=zeros(innum,midnum); db1=zeros(1,midnum); %% 网络训练 E=zeros(1,loopNumber); for ii=1:10 E(ii)=0; for i=1:1:1500 %% 网络预测输出 x=inputn(:,i); % 隐含层输出 for j=1:1:midnum I(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end % 输出层输出 yn=w2'*Iout'+b2; %% 权值阀值修正 %计算误差 e=output_train(:,i)-yn; E(ii)=E(ii)+sum(abs(e)); %计算权值变化率 dw2=e*Iout; db2=e'; for j=1:1:midnum S=1/(1+exp(-I(j))); FI(j)=S*(1-S); end for k=1:1:innum for j=1:1:midnum dw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); end end w1=w1_1+xite*dw1'+alfa*(w1_1-w1_2); b1=b1_1+xite*db1'+alfa*(b1_1-b1_2); w2=w2_1+xite*dw2'+alfa*(w2_1-w2_2); b2=b2_1+xite*db2'+alfa*(b2_1-b2_2); w1_2=w1_1;w1_1=w1; w2_2=w2_1;w2_1=w2; b1_2=b1_1;b1_1=b1; b2_2=b2_1;b2_1=b2; end end %% 语音特征信号分类 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); fore=zeros(4,500); for ii=1:1 for i=1:500%1500 %隐含层输出 for j=1:1:midnum I(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end fore(:,i)=w2'*Iout'+b2; end end %% 结果分析 %根据网络输出找出数据属于哪类 output_fore=zeros(1,500); for i=1:500 output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i))); end %BP网络预测误差 error=output_fore-output1(n(1501:2000))'; %画出预测语音种类和实际语音种类的分类图 figure(1) plot(output_fore,'r') hold on plot(output1(n(1501:2000))','b') legend('预测语音类别','实际语音类别') %画出误差图 figure(2) plot(error) title('BP网络分类误差','fontsize',12) xlabel('语音信号','fontsize',12) ylabel('分类误差','fontsize',12) %print -dtiff -r600 1-4 k=zeros(1,4); %找出判断错误的分类属于哪一类 for i=1:500 if error(i)~=0 [b,c]=max(output_test(:,i)); switch c case 1 k(1)=k(1)+1; case 2 k(2)=k(2)+1; case 3 k(3)=k(3)+1; case 4 k(4)=k(4)+1; end end end %找出每类的个体和 kk=zeros(1,4); for i=1:500 [b,c]=max(output_test(:,i)); switch c case 1 kk(1)=kk(1)+1; case 2 kk(2)=kk(2)+1; case 3 kk(3)=kk(3)+1; case 4 kk(4)=kk(4)+1; end end %正确率 rightridio=(kk-k)./kk; disp('正确率') disp(rightridio); web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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