本练习使用四个程序来训练贝叶斯分类器（使用嵌入低级噪声和杂项声学效果（例如唇拍、砰砰声等）背景中的11个语音文件的指定训练集），并将来自独立测试话语的信号帧分类为属于以下三个类别之一： 1. Class 1 –沉默/背景 2. Class 2 –清音 3. Class 3 –浊音。使用TADSP第10.4节中讨论的贝叶斯统计框架。每帧信号相关的特征向量由五个短时语音分析参数组成，即： 1. 短时对数能量， 2. 每10毫秒间隔短时间过零， 3. 单位采样延迟的归一化自相关， 4. 第一个预测系数为p = 12极LPC分析， 5. p = 12 LPC分析的归一化对数预测误差。