音频分类与事件检测的机器学习技术 培训

音频分类基础

• 声音事件类型：环境、机械、人为生成
  
• 用例概述：监控、监测、自动化
  
• 音频分类与检测与分割
  

音频数据和特征提取

• 音频文件类型和格式
  
• 采样率、窗口化、帧大小考虑
  
• 提取MFCC、色度特征、梅尔频谱图
  

数据准备和标注

• UrbanSound8K、ESC-50和自定义数据集
  
• 标注声音事件和时间边界
  
• 平衡数据集和音频增强
  

构建音频分类模型

• 使用卷积神经网络（CNN）处理音频
  
• 模型输入：原始波形与特征
  
• 损失函数、评估指标和过拟合
  

事件检测和时间定位

• 基于帧和基于段的检测策略
  
• 使用阈值和平滑进行检测后处理
  
• 在音频时间线上可视化预测
  

高级主题和实时处理

• 低数据场景下的迁移学习
  
• 使用TensorFlow Lite或ONNX部署模型
  
• 流式音频处理和延迟考虑
  

项目开发和应用场景

• 设计完整流程：从采集到分类
  
• 为监控、质量控制或监测开发概念验证
  
• 日志记录、告警以及与仪表板或API集成
  

总结和后续步骤