贝叶斯 VUS 分类器：本练习利用四个程序来训练贝叶斯分类器并对信号帧进行分类。-matlab开发

此 MATLAB 练习使用一组四个 MATLAB 程序来训练贝叶斯分类器（使用嵌入低级噪声和杂项声学效果（例如唇拍、砰砰声等）背景中的 11 个语音文件的指定训练集），并将来自独立测试话语的信号帧分类为属于以下三个类别之一： 1. Class 1 – 沉默/背景2. Class 2 – 清音3. Class 3 – 浊音使用 TADSP 第 10.4 节中讨论的贝叶斯统计框架。 每帧信号相关的特征向量由五个短时语音分析参数组成，即： 1. 短时对数能量， 2. 每 10 毫秒间隔短时间过零， 3.单位采样延迟的归一化自相关， 4.第一个预测系数为p = 12极LPC分析， 5. p = 12 LPC 分析的归一化对数预测误差。