<pre id=\"best-answer-content\" class=\"reply-text mb10\">%% 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
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;
%% 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
%% 语音特征信号分类
inputn_test=mapminmax(\'apply\',input_test,inputps);
for ii=1:1
for i=1:50000
%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
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
%找出每类的个体和
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
%正确率
rightridio=(kk-k)./kk
<h4 class=\"ask\">追问
<pre class=\"replyask-text\" id=\"content-2049322\">要把这些程序直接复制到命令窗口里吗？怎么调用我有的音频文件来进行共振峰提取？这些程序最后结果是什么形式？图形？ 数字？怎么看啊。不好意思，我实在十一点都不会matlab，麻烦你说的详细点，拜托了。
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