基于MATLAB的BP神经网络语音信号分类实战解析

一、引言

在当今的信息时代，语音信号处理是一个备受关注的领域，而语音信号分类更是其中的关键任务之一。通过将不同类型的语音信号进行准确分类，我们可以在很多应用场景中发挥巨大作用，比如语音识别、智能语音助手等。本文将详细解析一个基于MATLAB实现的BP（Back Propagation）神经网络对语音信号进行分类的代码，从数据处理、网络结构初始化、训练过程到最终的结果分析，一步一步带大家深入了解整个流程。

二、代码整体功能概述

这段MATLAB代码的主要目的是利用BP神经网络对四类语音信号进行分类。代码首先完成数据的加载、合成、随机排序以及归一化处理，然后初始化BP神经网络的结构和权值，接着对网络进行训练，最后使用训练好的网络对测试数据进行分类，并分析分类结果，计算分类的正确率。

三、代码详细解析

1. 清空环境变量

clc
clear

这两行代码的作用是清空命令窗口（clc）和工作区（clear），确保在运行代码时不会受到之前变量的干扰，保证代码运行的独立性和准确性。

2. 训练数据预测数据提取及归一化

数据加载与合成

load data1 c1
load data2 c2
load data3 c3
load data4 c4

data(1:500,:)=c1(1:500,:);
data(501:1000,:)=c2(1:500,:);
data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);
data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);

这里分别加载了四个语音信号数据集 c1、c2、c3 和 c4，每个数据集选取前 500 个样本，然后将它们按顺序合并成一个大的数据集 data。

数据随机排序

k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);

通过生成一个长度为 2000 的随机向量 k，然后对其进行排序，得到排序后的索引 n。这样做的目的是为了随机打乱数据的顺序，避免数据的顺序对训练结果产生影响，使训练数据和测试数据的选取更加随机和具有代表性。

输入输出数据提取与转换

input=data(:,2:25);
output1 =data(:,1);

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

从 data 数据集中提取第 2 列到第 25 列作为输入数据 input，第 1 列作为输出的类别标签 output1。然后将一维的类别标签 output1 转换为四维的向量 output，方便后续在神经网络中进行计算和比较。

训练集和测试集划分

input_train=input(n(1:1500),:)';
output_train=output(n(1:1500),:)';
input_test=input(n(1501:2000),:)';
output_test=output(n(1501:2000),:)';

根据之前随机排序得到的索引 n，选取前 1500 个样本作为训练集，后 500 个样本作为测试集。同时，对数据进行转置操作，以满足后续神经网络计算的要求。

输入数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);

使用 mapminmax 函数对训练集的输入数据进行归一化处理，将数据映射到一个特定的范围（通常是 [-1, 1] 或 [0, 1]），这样可以加快神经网络的训练速度，提高训练的稳定性。

3. 网络结构初始化

确定网络层数和节点数

innum=24;
midnum=25;
outnum=4;

这里定义了 BP 神经网络的结构，innum 表示输入层的节点数，由于输入数据有 24 个特征，所以输入层节点数为 24；midnum 表示隐含层的节点数，这里设置为 25；outnum 表示输出层的节点数，因为要对四类语音信号进行分类，所以输出层节点数为 4。

权值和阈值初始化

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;

xite=0.1;
alfa=0.01;

使用 rands 函数随机初始化输入层到隐含层的权值 w1、隐含层的阈值 b1、隐含层到输出层的权值 w2 和输出层的阈值 b2。同时，定义学习率 xite 为 0.1，动量因子 alfa 为 0.01，学习率控制着每次权值更新的步长，动量因子用于缓解权值更新过程中的震荡。

4. 网络训练

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';
        b1=b1_1+xite*db1';
        w2=w2_1+xite*dw2';
        b2=b2_1+xite*db2';
        
        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

这部分代码是网络训练的核心部分，使用了 10 个训练周期（ii 从 1 到 10）。在每个训练周期内，对 1500 个训练样本依次进行处理。首先计算网络的预测输出，包括隐含层的输出和输出层的输出。然后计算预测输出与真实输出之间的误差 e，并根据误差更新权值和阈值。具体来说，通过反向传播算法计算权值和阈值的变化率 dw1、db1、dw2 和 db2，然后根据学习率 xite 更新权值和阈值。同时，使用动量因子来保留上一次的权值和阈值更新信息，避免权值更新过程中的震荡。

5. 语音特征信号分类

inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);

for ii=1:1
    for i=1:500
        %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

对测试集的输入数据 input_test 进行归一化处理，使用之前训练集的归一化参数 inputps。然后使用训练好的网络对测试集的每个样本进行预测，计算隐含层的输出和输出层的预测结果 fore。

6. 结果分析

确定预测类别

for i=1:500
    output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));
end

根据输出层的预测结果 fore，找出每个样本预测结果中最大值所在的位置，将其作为预测的类别 output_fore。

计算预测误差

error=output_fore-output1(n(1501:2000))';

计算预测类别与真实类别之间的误差 error。

绘制分类图和误差图

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')

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)

使用 plot 函数分别绘制预测类别和真实类别的分类图，以及分类误差图，通过图形可以直观地观察预测结果的准确性。

计算每类的错误数量和个体总数

k=zeros(1,4);  
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

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

统计每类语音信号中预测错误的样本数量 k 和每类的样本总数 kk。

计算正确率

rightridio=(kk-k)./kk

根据每类的错误数量和样本总数，计算每类语音信号的分类正确率 rightridio。

四、总结

通过以上的代码和分析，我们详细了解了如何使用 MATLAB 实现一个简单的 BP 神经网络对语音信号进行分类。从数据处理、网络结构初始化、训练到结果分析，每个步骤都有其重要的作用。在实际应用中，我们可以根据具体的需求调整网络结构、学习率等参数，以提高分类的准确性。同时，也可以考虑使用更复杂的神经网络结构或者其他机器学习算法来进一步优化分类效果。希望本文能对大家在语音信号分类和 BP 神经网络的学习和应用方面有所帮助。