给出基于bp神经网络识别的语音识别matlab代码

以下是基于BP神经网络的语音识别MATLAB代码，代码中使用的是MFCC特征提取方法：

% 读入语音文件
[s, Fs] = audioread('test.wav');

% 参数设置
frameSize = 256; % 帧长
frameShift = 128; % 帧移
nfft = 512; % FFT点数
numCeps = 13; % MFCC系数个数

% 分帧加窗
frames = enframe(s, frameSize, frameShift);
win = hamming(frameSize, 'periodic');
frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2));

% 计算MFCC系数
mfccs = mfcc(frames, Fs, 'NumCoeffs', numCeps, 'FFTLength', nfft);

% 构建训练集和测试集
trainData = [mfccs(1:50, :); mfccs(101:150, :)];
trainLabel = [ones(50, 1); 2*ones(50, 1)];
testData = [mfccs(51:100, :); mfccs(151:200, :)];
testLabel = [ones(50, 1); 2*ones(50, 1)];

% 训练BP神经网络
net = feedforwardnet([20, 10]);
net.trainParam.epochs = 200;
net.trainParam.goal = 0.001;
net = train(net, trainData', dummyvar(trainLabel)');

% 测试BP神经网络
testResult = net(testData');
[~, testLabel] = max(testLabel, [], 2);
[~, testResult] = max(testResult, [], 1);
accuracy = sum(testLabel' == testResult) / length(testResult);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际上在语音识别中，需要进行更多的特征处理、模型优化等工作，才能得到较好的识别效果。