基于matlab神经网络的语音识别 代码

以下是基于 MATLAB 神经网络的语音识别代码示例：

% 1. 声音文件预处理
[x, Fs] = audioread('test.wav'); % 读取音频文件
x = x(:,1); % 获取单声道
x = resample(x,16000,Fs); % 重采样到16kHz
frame_length = 400; % 帧长
frame_shift = 160; % 帧移
frame_num = floor((length(x)-frame_length)/frame_shift)+1; % 计算帧数
frames = zeros(frame_length, frame_num); % 初始化帧矩阵
for i = 1:frame_num
    start = (i-1)*frame_shift+1;
    frames(:,i) = x(start:start+frame_length-1);
end
% 2. 特征提取
f = melbankm(20,frame_length,Fs); % 计算梅尔滤波器组
nfft = 512; % FFT点数
mag_frames = abs(fft(frames,nfft)); % 计算FFT幅值
pow_frames = (1/nfft)*mag_frames.^2; % 计算功率谱
mel_frames = f*pow_frames(1:nfft/2+1,:); % 计算梅尔频谱
cep_frames = dct(log(mel_frames)); % 计算梅尔倒谱系数
cep_frames(:,1) = []; % 删除第一项
% 3. 建立神经网络模型
inputs = cep_frames; % 输入数据
targets = [1 0]; % 目标输出
net = feedforwardnet([20 10]); % 创建神经网络
net.divideParam.trainRatio = 0.8; % 训练集比例
net.divideParam.valRatio = 0.1; % 验证集比例
net.divideParam.testRatio = 0.1; % 测试集比例
net.trainFcn = 'trainlm'; % 训练函数
net.trainParam.showWindow = true; % 显示训练窗口
net.trainParam.epochs = 100; % 最大训练轮数
% 4. 训练神经网络模型
[net,tr] = train(net,inputs,targets); % 训练神经网络
% 5. 使用神经网络模型进行语音识别
test_inputs = cep_frames(:,1); % 测试数据
outputs = net(test_inputs); % 预测输出
if outputs(1) > outputs(2)
    disp('这是一个人的声音');
else
    disp('这是一个机器的声音');
end

这个示例代码实现了以下步骤：

1. 读取音频文件，并进行预处理，将音频文件重采样到16kHz，并将音频数据分帧。
2. 对每一帧进行特征提取，计算梅尔频谱和梅尔倒谱系数。
3. 建立一个包含20个神经元的输入层、一个包含10个神经元的隐藏层和一个包含2个神经元的输出层的神经网络模型。
4. 使用 80% 的数据进行训练，10% 的数据进行验证，10% 的数据进行测试。
5. 使用训练好的模型对音频文件进行语音识别。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上，语音识别需要更复杂的特征提取和模型训练过程。例如，在实际的应用中，通常会使用更复杂的特征提取算法，如MFCC，以及更深层次的神经网络模型，如CNN和LSTM。