cnn卷积神经网络实现语音识别matlab代码
时间: 2023-08-11 19:06:48 浏览: 194
以下是一个简单的CNN卷积神经网络的Matlab代码实现语音识别,仅供参考:
```matlab
%% 数据准备
% 加载数据集
load('spokenDigitData.mat');
% 将音频数据转化为MFCC特征,并归一化
mfcc = helperExtractMFCCFeatures(audioIn,fs);
mfcc = normalize(mfcc);
% 将标签转化为分类矩阵形式
labels = categorical(labels);
% 划分训练集和测试集
idx = randperm(numel(labels),round(0.8*numel(labels))); % 80%作为训练集
XTrain = mfcc(:,:,idx);
YTrain = labels(idx);
XTest = mfcc(:,:,~idx);
YTest = labels(~idx);
%% 网络结构定义
layers = [
imageInputLayer([13 32 1])
convolution2dLayer([3 3],32,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2])
convolution2dLayer([3 3],64,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2])
convolution2dLayer([3 3],128,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
dropoutLayer(0.2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];
%% 网络训练
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',30, ...
'MiniBatchSize',128, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
%% 网络测试
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)
```
这是一个简单的用于语音识别的CNN卷积神经网络,输入为13x32的MFCC特征,包含三个卷积层、两个池化层和一个全连接层。该网络的最终分类精度在测试集上可达到80%以上。