BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类，主要根据BP神经网络理论，在MATLAB软件中实现基于BP神经网络的语言特征信号的分类算法。包括数据选择和归一化，BP神经网络构建、BP神经网络训练以及BP神经网络分类。

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BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

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人工神经网络的设计与实现 程序代码＋实验报告论文

基于语音信息的MFCC_dtw算法的语音特征分类系统 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）

基于matlab语音信号提取，可以提取以下信号： MFCCs | Mel frequency cepstral coefficients LFBE | Log filterbank energies SSC | Spectral Subband Centroids LPCs | Linear prediction coefficients LPCCs | Linear prediction cepstral coefficients LSF | line spectral frequencies LAR | log area ratios RC | reflection coefficients