Advertisement

基于机器学习与深度学习的城市声音分类研究：运用MATLAB分析音频数据的对比体验

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了利用机器学习和深度学习技术进行城市声音分类的方法，并通过MATLAB平台对音频数据进行了详尽分析，比较了不同算法在实际应用中的性能表现。 概述：此示例由 Ian Alfred 起草，并经过我修改以解释我的见解与解决方案。在这个例子中，我们将使用机器学习技术对城市声音数据集进行分类处理。请注意，这里不会详细讨论深度学习方法，尽管通常认为这些方法可以实现更高的准确性。 项目将采用名为 Urbansound8K 的数据集。该集合包含 10 类别的城市声音剪辑共 8732 条（每条时长不超过4秒），具体类别如下：空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声、狗叫声、手持钻孔机工作声、发动机怠速声、枪响声、手提电锯工作声、警笛鸣叫和街头音乐。每个声音剪辑都有一个唯一的ID，以及分配给它的类名。 在这个例子中我们将实现7个里程碑：第一个里程碑是介绍示例，并对数据进行探索与可视化处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于机器学习与深度学习的城市声音分类研究：运用MATLAB分析音频数据的对比体验
    优质
    本研究探讨了利用机器学习和深度学习技术进行城市声音分类的方法，并通过MATLAB平台对音频数据进行了详尽分析，比较了不同算法在实际应用中的性能表现。 概述：此示例由 Ian Alfred 起草，并经过我修改以解释我的见解与解决方案。在这个例子中，我们将使用机器学习技术对城市声音数据集进行分类处理。请注意，这里不会详细讨论深度学习方法，尽管通常认为这些方法可以实现更高的准确性。 项目将采用名为 Urbansound8K 的数据集。该集合包含 10 类别的城市声音剪辑共 8732 条（每条时长不超过4秒），具体类别如下：空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声、狗叫声、手持钻孔机工作声、发动机怠速声、枪响声、手提电锯工作声、警笛鸣叫和街头音乐。每个声音剪辑都有一个唯一的ID，以及分配给它的类名。 在这个例子中我们将实现7个里程碑：第一个里程碑是介绍示例，并对数据进行探索与可视化处理。
     
  • 深度听音：基于深度学习的音频分类实验
    优质
    本研究探索了利用深度学习技术对音频信号进行自动分类的方法和效果，旨在提升音频识别与理解的准确性。 深度聆听：用于音频分类的深度学习实验
     
  • 城市声音分类：利用音频数据集，通过提取特征和运用深度学习模型来进行声音分类
    优质
    本项目旨在开发一种基于深度学习的声音分类系统，通过对城市环境中的音频数据进行特征提取与分析，实现对各类声音的有效识别。 城市声音分类是一个重要的领域，它结合了环境声学、信号处理以及机器学习技术来识别与分类不同环境中出现的声音事件。在本项目中，我们利用音频数据集训练深度学习模型以实现对城市各种声音的自动分类。 1. **音频数据集**： - 音频数据集是模型训练的基础，通常包含多种类别的声样本。例如，UrbanSound8K是一个常用的公开数据库，内含44,734条长度为十秒的城市环境音片段，并且被归入十个主要类别。 - 数据集中声音类型的多样性对于提升模型的泛化能力至关重要，应该覆盖不同的声源、背景噪声以及录制条件。 2. **特征提取**： - 在处理音频信号时，首先需要将其转换成便于机器学习算法理解的形式。常见的方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和频谱图等。 - MFCC模拟了人类听觉系统的工作方式，在语音识别中被广泛使用，并且同样适用于城市声音分类任务。 - 频谱图，如短时傅立叶变换（STFT），可以提供时间与频率信息，帮助捕捉声音的动态变化特征。 3. **深度学习模型**： - 使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习架构对音频特征进行建模并分类。CNN对于图像及序列数据处理效果良好，能够捕获局部特性；而RNN则擅长于捕捉时间序列中的依赖关系。 - 结合这两种模型的使用方式，例如卷积循环神经网络（CRNN），可以同时利用时间和空间结构信息以提高声音分类的效果。 4. **预处理与增强**： - 数据预处理包括标准化、归一化等步骤，确保输入到模型的数据具有相似尺度范围。 - 通过随机剪裁、翻转以及添加噪声等方式进行数据增强能够增加训练样本的多样性，并提升模型在面对新情况时的表现能力。 5. **模型训练与优化**： - 应选择合适的损失函数（如交叉熵损失）来衡量预测结果和真实标签之间的差异。 - 使用诸如Adam或SGD等优化算法调整模型参数以最小化该损失值。 - 设置适当的批次大小及学习率，以便在保证收敛性的前提下加快训练速度。此外还需要采取早停策略防止过拟合，并利用验证集监控模型性能。 6. **评估与测试**： - 通过准确率、精确度、召回率和F1分数等指标来评价模型的性能。 - 使用独立于训练数据集合之外的数据进行最终测试，以确保其具有良好的泛化能力并且不会出现过拟合的问题。 7. **Jupyter Notebook**： - Jupyter Notebook提供了一个交互式的计算环境，在其中可以编写代码、运行程序并展示结果，非常适合用于数据分析和模型开发。 - 在Notebook中组织代码、可视化数据集及性能指标有助于更好地理解和协作项目进展。 8. **项目结构**： - 项目的主目录可能包含加载音频文件的脚本、预处理函数定义、网络架构设计以及训练与评估过程中的相关代码，还可能会有用于展示结果的数据可视化文档。 通过上述步骤可以构建一个能够识别并分类城市声音事件的深度学习系统，并将其应用于噪声污染监测、智能安全防护及智能家居等多个领域中以提高城市的智能化水平。在实际应用过程中不断优化模型性能和扩大数据集规模将有助于进一步提升声源分类准确率与实用性。
     
  • 声音分类的深度学习应用：针对十种类别的音频识别
    优质
    本研究运用深度学习技术于声音分类领域，特别聚焦于十个预定义类别的音频自动识别，旨在提高模型在复杂声景中的准确性和鲁棒性。 使用深度学习对10种不同的城市声音进行分类。音频文件应按照以下结构组织：训练标签目录为 sounds/labels/train.csv；测试标签目录为 sounds/labels/test.csv；训练声音的目录是 sounds/train/train_sound（包含.wav格式的音频文件）；未标记的声音存储在 sounds/test/test_sound 目录中，同样使用 .wav 格式。 为了将音频信号转换成机器可理解的数据格式，我们需要将其分割。具体来说，在每个特定的时间步长之后提取值即可实现这一目的。例如，在一个2秒的音频文件里，我们可以每隔半秒钟抽取一次样本数据点。这个过程被称为音频采样，并且采样的速率称为采样率。 通过这种方式处理后的不同纯信号可以在频域中表示为三个独立变量的形式。
     
  • 基于机器学习与深度学习的PE二分类与多分类分析
    优质
    本研究运用机器学习和深度学习技术，对PE（盈利预测）进行二分类和多分类分析，旨在提高金融市场的预测准确率。 标题中的“使用机器学习和深度学习对PE进行二分类和多分类”指的是在计算机安全领域内利用这两种技术来区分可执行文件（Portable Executable, PE）是恶意软件还是良性软件。PE格式是在Windows操作系统中广泛使用的程序运行格式。 具体来讲，这种应用涉及通过分析大量数据集训练机器学习模型以识别模式并进行预测。对于二分类任务，目标通常是将PE文件分为两类：恶意和非恶意；而对于多分类，则可能进一步细分成不同的恶意软件类别。 在描述的背景下，“通过大量训练数据来训练模型”涉及到一系列步骤，包括但不限于清洗、标准化以及编码等数据预处理工作，特征工程以提取有意义的信息，并选择合适的机器学习或深度学习算法。这些算法可以是传统的如支持向量机（SVM）、随机森林和梯度提升机（例如LightGBM），也可以是更复杂的神经网络模型。 提及到的“lightgbm.model”表明在此项目中使用了LightGBM，这是一种高效的梯度提升框架，特别适用于大规模数据集。此外，“nn.pt”可能是指一个预训练过的深度学习模型，在PyTorch这样的框架下保存下来的文件格式通常以.pt为后缀。 最后提到的“predict_nn.py”和“predict_lgb.py”，这两个脚本用于加载已有的机器学习或深度学习模型，并对新的PE文件进行分类预测。这些工具会读取新文件的数据特征，然后应用训练好的模型来判断该文件是否属于恶意软件类别。 综上所述，这个项目展示了如何结合使用多种技术手段（包括但不限于LightGBM和神经网络）来进行PE文件的自动化安全检测，从而提升网络安全防护的能力与效率。在实际操作中，这样的系统能够帮助企业及个人更好地防范来自恶意软件的安全威胁，并提高整体的信息安全保障水平。
     
  • 基于LSTM的城市声音音频数据集分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的技术方案，专门用于城市声音音频数据集的分类。通过深度学习优化模型参数，有效提高了对复杂多变城市声环境中的声音识别和分类精度。 使用基于LSTM的模型对城市声音音频数据集进行分类。要求使用的库版本为：pytorch 1.0.1、scipy 1.2.0、torchvision 0.2.1、pandas 0.24.1、numpy 1.14.3、torchaudio 0.2、librosa 0.6.3 和 pydub 0.23.1。 测试步骤如下：在当前目录中创建一个名为data/test的文件夹，其中包含所有要进行分类的“ .wav”格式音频文件。下载训练好的模型“bestModel.pt”，并将其放置在当前目录中。然后运行以下命令： ``` python preprocess.py python eval.py ``` 这将生成一个名为test_predictions.csv的CSV文件，该文件位于当前目录下，并包含所有测试文件及其相应的预测标签。
     
  • 基于深度学习的语音情感识别分类与评估-研究论文
    优质
    本研究论文探讨了运用深度学习技术进行语音情感识别的方法及其有效性评估，旨在提升情感计算领域的技术水平。 最近的研究扩展了对语音信号情感内容的分析，并提出了多种框架来区分口头表达的情感材料。本段落重点探讨了语音情感识别框架中的三个关键方面：首先是如何确定描述语音信号的有效特征；其次是如何构建合适的分类模型；最后是选择最合适的数据库用于评估这些框架在处理热情性语音信号时的表现。本段落旨在推荐改进语音信号确认框架的方法。
     
  • 多类音频分类中的深度学习应用（MLP和CNN）
    优质
    本文探讨了在多种音频分类任务中使用深度学习模型的应用情况，重点比较了多层感知机(MLP)与卷积神经网络(CNN)的效果。 使用深度学习（CNN、MLP）的多类音频分类 引文 如果你觉得这个项目有帮助，请引用如下： @software{vishal_sharma_2020_3988690, author = {Vishal Sharma}, title = {{vishalsharAudio-Classification-using-CNN-MLP: first release}}, month = Aug, year = 2020, publisher = {Zenodo}, version = {v1.0.0}, doi = {10.5281/zenodo.3988690} 此引用信息用于帮助他人在学术或研究工作中正确地引用该项目。
     
  • 基于深度学习的课堂行为分类研究
    优质
    本研究运用深度学习技术对课堂教学中的学生行为进行自动化识别与分类，旨在为教师提供实时反馈，优化教学策略，提升教育质量。 基于深度学习的课堂教学行为分类研究由宋志海和李青进行。深度学习正在改变许多传统领域的研究方法，教育也不例外。本段落从对课堂教学行为的分类开始探讨，并首先概述了当前相关研究的发展现状。
     
  • 图像分类比拼：深度学习VS传统机器学习
    优质
    本文探讨了在图像分类任务中，深度学习方法与传统机器学习算法之间的竞争和差异。通过比较分析，揭示各自的优势及局限性。 图像分类是指输入一张图片，并输出对该图片内容进行分类描述的过程。它是计算机视觉领域的一个核心问题，在实际应用中非常广泛。传统的图像分类方法主要依赖于特征提取与检测，这种方法在处理一些简单的图像时可能有效，但在面对复杂多变的实际情况时显得力不从心。 因此，我们决定不再试图通过代码手动定义每个类别的规则来解决这个问题，而是转而采用机器学习的方法来进行图像分类。目前许多研究者使用诸如CNN（卷积神经网络）等深度学习模型进行图像分类，并且经典的KNN和SVM算法也取得了不错的成绩。然而，在实践中哪种方法最适合处理特定的图像分类问题仍然难以确定。 在本项目中，我们尝试了一些有趣的事情：将业界常用的基于CNN的技术与迁移学习相结合，同时与其他经典的方法如KNN、SVM以及BP神经网络进行了比较研究。