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news 2025/7/13 0:38:47

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?💥💥💞💞歡迎來到本博客????💥💥

🏆博主優(yōu)勢：🌞🌞🌞博客內容盡量做到思維縝密，邏輯清晰，為了方便讀者。

??座右銘：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目錄如下：🎁🎁🎁

目錄

💥1 概述

📚2 運行結果

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

🌈4 Matlab代碼實現(xiàn)

💥1 概述

使用機器學習和深度學習對城市聲音進行分類是一個有趣的研究課題。下面是一種基本的方法，結合了機器學習（ML）和深度學習（DL）技術：

1. 數(shù)據(jù)收集和預處理：收集大量城市聲音的音頻數(shù)據(jù)集。可以使用麥克風或其他錄音設備在不同城市環(huán)境下進行采集。確保采集到的音頻數(shù)據(jù)有足夠的多樣性和代表性。對音頻數(shù)據(jù)進行預處理，如音頻剪輯、采樣率調整、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器學習常見的音頻特征提取方法，如Mel頻譜系數(shù)（MFCC）、音頻能量、過零率等。這些特征可以幫助機器學習和深度學習模型發(fā)現(xiàn)城市聲音的區(qū)別和模式。

3. 機器學習分類：使用機器學習算法對提取的音頻特征進行分類。選擇適合音頻分類的機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）或K最近鄰（K-Nearest Neighbors）等。使用預處理的音頻數(shù)據(jù)和特征向量訓練機器學習模型，并對其進行評估和優(yōu)化。

4. 深度學習分類：構建深度學習模型進行城市聲音分類。使用深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）構建分類模型。使用音頻數(shù)據(jù)的原始波形或經(jīng)過預處理的特征作為輸入，訓練深度學習模型并進行模型優(yōu)化。

5. 模型評估和比較：使用預留的測試集評估機器學習和深度學習模型的性能。比較兩種技術在城市聲音分類任務上的準確率、召回率、精確率等指標。根據(jù)評估結果選擇更有效的模型。

6. 可解釋性分析：對分類結果進行可解釋性分析。了解哪些特征對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）來查看深度學習模型對城市聲音的決策過程。

7. 模型優(yōu)化和改進：根據(jù)分析結果和實際需求，對機器學習和深度學習模型進行優(yōu)化和改進。可以嘗試使用更復雜的模型架構、調整超參數(shù)或增加數(shù)據(jù)樣本等來提高模型的性能。

通過上述方法，可以使用機器學習和深度學習技術對城市聲音進行分類。機器學習方法適用于特征提取和分類，而深度學習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。結合兩種技術可以提高分類的準確性和效果，對于城市環(huán)境監(jiān)測、噪音控制等方面具有實際應用價值。

該數(shù)據(jù)集包含來自 8732 個類的 4 個城市聲音摘錄（<=10 秒），它們是：

空調
汽車喇叭
兒童玩耍
狗吠
鉆井
引擎怠速
槍射擊
手提鉆
警笛
街頭音樂

隨附的元數(shù)據(jù)包含每個聲音摘錄的唯一 ID 及其給定的類名。隨附的 git 存儲庫中包含此數(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 個算例：

算例?1：示例簡介，探索和可視化數(shù)據(jù)

算例 2：使用診斷應用程序設計器對數(shù)據(jù)
進行預處理和提取功能（信號時域特征和頻譜特征）
算例 3：模型訓練和評估
算例 4：模型部署
算例 5：使用 MFCC 提取特征來訓練機器學習模型
算例 6：使用小波分析和深度學習對城市聲音進行分類

亮點：
為音頻數(shù)據(jù)存儲
準備現(xiàn)實數(shù)據(jù) 標準化和規(guī)范化數(shù)字信號數(shù)據(jù)（采樣率、位深度、通道數(shù)）使用不同的方法提取特征（時域信號特征和頻譜特征，MFCC，離散小波變換，Haar 1D小波變換）

📚2 運行結果

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