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UrbanSound8K音频分类_ResNet源码

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简介：
本项目基于ResNet架构实现UrbanSound8K数据集的音频分类任务，旨在提高城市环境声音识别准确率。代码开源可应用于智能监控与辅助听力系统中。 该项目的目标是使用ResNet-18架构对UrbanSound8K数据集中的环境声音进行分类，并且也利用Google的语音命令数据集进行同样的分类工作。 对于URBANSOUND8K数据集，我们采用了两种不同的方法： **方法一：** 这是标准的train-dev-test拆分方式。在所有8732个数据点中，按照大约60-20-20的比例分配为训练、验证和测试部分。 1. 测试准确度：77.61% 这是使用标准分割方法报告的最佳测试准确性结果。 2. 训练准确率：100% 3. 验证准确性：77.26% **方法二：** 这是数据集创建者推荐的评估方案，即进行10倍交叉验证。在这个过程中，每个折叠中的所有数据都用于训练和验证阶段。在每一时期结束时获取并计算了平均值，包括验证准确性和训练损失等指标。 这两种方法能够有效地评估ResNet-18架构在环境声音分类任务上的性能表现。

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  • UrbanSound8K音频分类_ResNet源码
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    本项目基于ResNet架构实现UrbanSound8K数据集的音频分类任务，旨在提高城市环境声音识别准确率。代码开源可应用于智能监控与辅助听力系统中。 该项目的目标是使用ResNet-18架构对UrbanSound8K数据集中的环境声音进行分类，并且也利用Google的语音命令数据集进行同样的分类工作。 对于URBANSOUND8K数据集，我们采用了两种不同的方法： **方法一：** 这是标准的train-dev-test拆分方式。在所有8732个数据点中，按照大约60-20-20的比例分配为训练、验证和测试部分。 1. 测试准确度：77.61% 这是使用标准分割方法报告的最佳测试准确性结果。 2. 训练准确率：100% 3. 验证准确性：77.26% **方法二：** 这是数据集创建者推荐的评估方案，即进行10倍交叉验证。在这个过程中，每个折叠中的所有数据都用于训练和验证阶段。在每一时期结束时获取并计算了平均值，包括验证准确性和训练损失等指标。 这两种方法能够有效地评估ResNet-18架构在环境声音分类任务上的性能表现。
     
  • UrbanSound8K音频分类：利用CNN及LIBROSA提取的特征对音频样本进行...
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    本项目基于UrbanSound8K数据集，运用卷积神经网络（CNN）和Librosa库提取音频特征，旨在提升城市环境声音的分类精度。 该数据集包含8732个标记的声音片段（每个不超过4秒），这些声音来自10个不同的城市类别：空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声、狗叫声、钻探噪音、引擎怠速声、枪响声、手持电钻声、警笛声和街头音乐。这些分类依据的是城市声音的分类标准。关于数据集及其编译的具体细节，请参阅相关论文。 所有音频片段均来自现场录音，并已预先组织成十份（分别命名为fold1到fold10），以便于复制并比较自动分类结果中的报告信息。除了音频文件外，还提供了一个CSV文件，其中包含了每个声音段的元数据。 从音频文件中提取特征有三种基本方法：a）利用音频文件的mffcs数据；b）通过生成频谱图图像，并将其转换为可用于分析的数据点（就像处理图片一样），使用Librosa库中的mel_spectogram函数可以轻松实现这一过程。c）结合以上两种方式，构建更加全面的功能集以进行深入研究和分类工作。
     
  • Urbansound8K-深度学习模型-源码
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    Urbansound8K-深度学习模型-源码提供了用于城市声音识别任务的开源代码和预训练模型，适用于音频信号处理和机器学习研究。 Urbansound8K深度学习模型用于处理城市环境中的声音数据，能够有效识别和分类不同的音频片段。该模型在研究和开发智能城市应用中具有重要作用，特别是在噪声监测、安全监控以及改善生活质量方面表现出色。通过使用大量的标注音频数据进行训练，它能够在各种复杂的声学环境中实现高精度的声音事件检测与分类任务。
     
  • UrbanSound8k数据集分析
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    UrbanSound8k简介：这是一个包含超过10,000段城市环境声音剪辑的数据集，广泛用于音频事件检测和识别的研究。 UrbanSound8K 是一个城市声音数据集（Urban Sound），其中包含多种声音样本：冷气机、汽车喇叭声、儿童玩耍的声音、狗吠声、钻孔噪音、发动机怠速运转的声音、枪射击的声响、手持式凿岩机的工作音效、警笛声以及街头音乐。
     
  • Audio Classification with Java: 分类音频文件为语音和音乐类
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    本项目采用Java技术，旨在实现音频文件自动分类，有效区分语音与音乐两类内容，提升音頻处理效率。 在IT领域内，音频分类是一项重要的任务，在多媒体处理、音乐推荐系统及语音识别等领域有着广泛应用。本项目的目标是利用Java语言实现对音频文件的分类，并将其划分为两类：即语音与音乐。 为了达成这一目标，我们首先需要掌握相关的Java技术以及音频处理的基本概念。例如，Java Sound API作为Java平台的标准部分之一，提供了录制、播放和处理音频的能力。此外，还有如JAVE（Java Audio Video Encoder）及JFugue等第三方库可以简化音频处理过程。 在实际操作中实现音频分类时，则需要理解并分析音频文件的基本属性与特性。通常来说，一个标准的音频文件会以采样率和位深度的形式记录声音信号，并包含多个声道的数据信息。其中，采样率决定了频率范围，而位深度则影响着声音的质量。 为了区分语音及音乐这两种不同类型的音频内容，我们需要关注其独特的特征属性：例如对于音乐而言，它往往具有更宽泛的频率分布、复杂的节奏结构以及音调变化；而对于语音来说，则相对单一且有限。因此，在进行分类时需要通过分析这些特定的声音特性来进行有效识别。 实现这一目标通常涉及以下几个步骤： 1. 数据预处理阶段主要负责读取音频文件并将其转换为数字表示形式，这可能包括使用Java Sound API来读取音频流，并进一步转化为样本数组；同时还需要对原始数据进行降噪处理以去除背景噪音等干扰因素。 2. 特征提取环节则需要计算出每段音频的关键特性值。对于语音来说，常见的参数有能量、过零率及梅尔频率倒谱系数（MFCC）等；而对于音乐，则可能要分析其频域特征、节奏结构以及旋律模式等方面的信息。这些关键特性的获取通常可以通过快速傅里叶变换（FFT）算法来实现。 3. 模型训练阶段则是利用机器学习技术，如支持向量机、神经网络或决策树模型等对已知分类的音频样本进行训练，并让其学会识别不同类型的音频内容之间的差异性特征。 4. 分类预测环节则将新采集到的未知类别音频数据输入至已经过充分训练后的模型中，由该系统根据先前学到的知识模式来判断并输出相应的结果标签（即语音或音乐）。 5. 最后，在完成上述步骤之后还需要通过交叉验证及测试集等方式对整个系统的性能进行评估，并据此调整特征选择、参数设置或者更换更合适的机器学习算法等以优化分类效果。 综上所述，使用Java语言实现音频分类是一个涵盖音频处理技术、特征工程以及机器学习等多个方面的综合项目。一旦成功实施，则可以构建出能够准确区分语音与音乐的自动化系统，在诸如音频内容管理等领域发挥重要作用。
     
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    UrbanSound8K 数据集包含超过8700段城市环境声音剪辑，分类为10种类别，广泛应用于音频事件检测和机器学习研究中。 资源浏览次数为167次。10种声音的分类包括：冷气机、汽车喇叭声、儿童玩耍的声音、狗吠声、钻孔声、发动机空转声、枪射击声、手持式凿岩机工作时的声音、警笛以及UrbanSound8K。如需更多下载资源和学习资料，请访问文库频道（此处去掉了链接）。