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📋📋📋本文目錄如下：🎁🎁🎁

目錄

💥1 概述

📚2 運(yùn)行結(jié)果

2.1 算例1

2.2?算例2

2.3?算例3

2.4?算例4

2.5?算例5

2.6?算例6

🎉3?參考文獻(xiàn)

🌈4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)

---

💥1 概述

使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)對(duì)城市聲音進(jìn)行分類是一個(gè)有趣的研究課題。下面是一種基本的方法，結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）技術(shù)：

1. 數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：收集大量城市聲音的音頻數(shù)據(jù)集?？梢允褂名溈孙L(fēng)或其他錄音設(shè)備在不同城市環(huán)境下進(jìn)行采集。確保采集到的音頻數(shù)據(jù)有足夠的多樣性和代表性。對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如音頻剪輯、采樣率調(diào)整、去噪等。

2. 特征提取：從音頻數(shù)據(jù)中提取有代表性的特征向量?？梢允褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的音頻特征提取方法，如Mel頻譜系數(shù)（MFCC）、音頻能量、過(guò)零率等。這些特征可以幫助機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型發(fā)現(xiàn)城市聲音的區(qū)別和模式。

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)分類：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)提取的音頻特征進(jìn)行分類。選擇適合音頻分類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest）或K最近鄰（K-Nearest Neighbors）等。使用預(yù)處理的音頻數(shù)據(jù)和特征向量訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并對(duì)其進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。

4. 深度學(xué)習(xí)分類：構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行城市聲音分類。使用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）構(gòu)建分類模型。使用音頻數(shù)據(jù)的原始波形或經(jīng)過(guò)預(yù)處理的特征作為輸入，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型并進(jìn)行模型優(yōu)化。

5. 模型評(píng)估和比較：使用預(yù)留的測(cè)試集評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的性能。比較兩種技術(shù)在城市聲音分類任務(wù)上的準(zhǔn)確率、召回率、精確率等指標(biāo)。根據(jù)評(píng)估結(jié)果選擇更有效的模型。

6. 可解釋性分析：對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行可解釋性分析。了解哪些特征對(duì)城市聲音的分類起到重要作用，或者使用可解釋性方法（如Grad-CAM）來(lái)查看深度學(xué)習(xí)模型對(duì)城市聲音的決策過(guò)程。

7. 模型優(yōu)化和改進(jìn)：根據(jù)分析結(jié)果和實(shí)際需求，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)?？梢試L試使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)、調(diào)整超參數(shù)或增加數(shù)據(jù)樣本等來(lái)提高模型的性能。

通過(guò)上述方法，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)城市聲音進(jìn)行分類。機(jī)器學(xué)習(xí)方法適用于特征提取和分類，而深度學(xué)習(xí)方法可以直接處理原始音頻數(shù)據(jù)，從而更好地捕捉城市聲音的特征和模式。結(jié)合兩種技術(shù)可以提高分類的準(zhǔn)確性和效果，對(duì)于城市環(huán)境監(jiān)測(cè)、噪音控制等方面具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

該數(shù)據(jù)集包含來(lái)自 8732 個(gè)類的 4 個(gè)城市聲音摘錄（<=10 秒），它們是：

空調(diào)
汽車?yán)?br /> 兒童玩耍
狗吠
鉆井
引擎 怠速
槍射擊
手提鉆
警笛
街頭音樂(lè)

隨附的元數(shù)據(jù)包含每個(gè)聲音摘錄的唯一 ID 及其給定的類名。隨附的 git 存儲(chǔ)庫(kù)中包含此數(shù)據(jù)集的示例，可以從此處下載完整數(shù)據(jù)集。

此示例中有 7 個(gè)算例：

算例?1：示例簡(jiǎn)介，探索和可視化數(shù)據(jù)

算例 2：使用診斷應(yīng)用程序設(shè)計(jì)器對(duì)數(shù)據(jù)
進(jìn)行預(yù)處理和提取功能（信號(hào)時(shí)域特征和頻譜特征）
算例 3：模型訓(xùn)練和評(píng)估
算例 4：模型部署
算例 5：使用 MFCC 提取特征來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型
算例 6：使用小波分析和深度學(xué)習(xí)對(duì)城市聲音進(jìn)行分類

亮點(diǎn) ：
為音頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
準(zhǔn)備現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù) 標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化數(shù)字信號(hào)數(shù)據(jù)（采樣率、位深度、通道數(shù)） 使用不同的方法提取特征（時(shí)域信號(hào)特征和頻譜特征，MFCC，離散小波變換，Haar 1D小波變換）

📚2 運(yùn)行結(jié)果

2.1 算例1

figure()
datafolder = "UrbanSound8K/structure1";
currentfolder = pwd;
cd(datafolder);
listdir=dir; ?
for i=3:1:length(listdir)
? ? cd(listdir(i).name)
? ? inside=dir;
? ? subplot(3,4,i-2);
? ? [y,fs]=audioread(inside(4).name);
? ? plot(y(:,:));?
? ? soundsc(y(:,:),fs);
? ? grid on;
? ? title(listdir(i).name)
? ? drawnow;
? ? pause(2)
? ? cd(strcat(currentfolder,'\',datafolder));
end

2.2?算例2

figure()
datafolder = "UrbanSound8K/structure";
currentfolder = pwd;
cd(datafolder);
listdir=dir; ?
for i=3:1:length(listdir)
? ? cd(listdir(i).name)
? ? inside=dir;
? ? subplot(3,4,i-2);
? ? [y,fs]=audioread(inside(randi([4,100])).name);
? ? plot(y(:,:));?
? ? soundsc(y(:,:),fs);
? ? grid on;
? ? title(listdir(i).name)
? ? drawnow;
? ? pause(2)
? ? cd(strcat(currentfolder,'\',datafolder));
end

2.3?算例3

?

2.4?算例4

2.5?算例5

figure()
datafolder = "UrbanSound8K/structure";
currentfolder = pwd;
cd(datafolder);
listdir=dir; ?
for i=3:1:length(listdir)
? ? cd(listdir(i).name)
? ? inside=dir;
? ? subplot(3,4,i-2);
? ? [y,fs]=audioread(inside(4).name);
? ? plot(y(:,:));?
? ? soundsc(y(:,:),fs);
? ? grid on;
? ? title(listdir(i).name)
? ? drawnow;
? ? pause(5)
? ? cd(strcat(currentfolder,'\',datafolder));
end

?

2.6?算例6

🎉3?參考文獻(xiàn)

部分理論來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除。

[1]HP ProLiant ML和DL服務(wù)器選用QLogic的第三代CNA產(chǎn)品[J].計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò),2011,37(Z1):127.

[2]Kevin Chng (2023).?Classify Urban Sound using Machine Learning & Deep Learning

[3]崔琳. 音頻標(biāo)記深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[D].燕山大學(xué),2020.DOI:10.27440/d.cnki.gysdu.2020.001881.

🌈4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)