【语音识别】基于matlab带动量项的BP神经网络语音识别【含Matlab源码 430期】
【摘要】
一、BP神经网络语音识别简介
1 对语音的WAV文件和LAB文件进行处理，产生十个文件，每个文件对应于一个数字，存贮着该数字的波形文件。（shujuzhengli.m） 2 分别利用上面十个文件训练出十...
一、BP神经网络语音识别简介
1 对语音的WAV文件和LAB文件进行处理，产生十个文件，每个文件对应于一个数字，存贮着该数字的波形文件。（shujuzhengli.m）
2 分别利用上面十个文件训练出十个HMM模板，具体方法是：首先将语音的波形文件分帧，以128个点为一帧，帧为64，每一帧通过mfcc.m计算出13个系数，随着波形的长度不同，一个语音文件可以计算得到13N个系数，截取1315的矩阵（mfcc系数）用作训练数据。一般一个HMM模板用20组mfcc系数训练，得到初始状态分布、状态转移矩阵、高斯正态分布的均值和方差以及混合矩阵，这就是该语音的特征，存贮下来，识别的时候使用。（trainmfcc.m）
3 识别过程
识别的前面部分与训练相似，都是要计算得到mfcc系数，不同在于，识别时，将计算得到的mfcc 参数分别代入训练得到的HMM模板求出概率，比较出最大概率者，则该模板对应的数字就是识别的数字。(shibiesb.m)
4 用大量语音文件做测试，结果正确率为90 以上。
二、部分源代码
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load data1 c1
load data2 c2
load data3 c3
load data4 c4
%四个特征信号矩阵合成一个矩阵
data(1:500,:)=c1(1:500,:);
data(501:1000,:)=c2(1:500,:);
data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);
data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);
%从1到2000间随机排序
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);
%输入输出数据
input=data(:,2:25);
output1 =data(:,1);
%把输出从1维变成4维
output=zeros(2000,4);
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
%随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本
input_train=input(n(1:1500),:)';
output_train=output(n(1:1500),:)';
input_test=input(n(1501:2000),:)';
output_test=output(n(1501:2000),:)';
%输入数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
%% 网络结构初始化
innum=24;
midnum=25;
outnum=4;
%权值初始化
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;
%学习率
xite=0.1;
alfa=0.01;
loopNumber=10;
I=zeros(1,midnum);
Iout=zeros(1,midnum);
FI=zeros(1,midnum);
dw1=zeros(innum,midnum);
db1=zeros(1,midnum);
%% 网络训练
E=zeros(1,loopNumber);
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'+alfa*(w1_1-w1_2);
b1=b1_1+xite*db1'+alfa*(b1_1-b1_2);
w2=w2_1+xite*dw2'+alfa*(w2_1-w2_2);
b2=b2_1+xite*db2'+alfa*(b2_1-b2_2);
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
%% 语音特征信号分类
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
fore=zeros(4,500);
for ii=1:1
for i=1:500%1500
%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
%% 结果分析
%根据网络输出找出数据属于哪类
output_fore=zeros(1,500);
for i=1:500
output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));
end
%BP网络预测误差
error=output_fore-output1(n(1501:2000))';
%画出预测语音种类和实际语音种类的分类图
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')
%画出误差图
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)
%print -dtiff -r600 1-4
k=zeros(1,4);
%找出判断错误的分类属于哪一类
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
三、运行结果
四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.
文章来源: qq912100926.blog.csdn.net，作者：海神之光，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：qq912100926.blog.csdn.net/article/details/114296555
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