基于深度学习和迁移学习的环境声音识别

资 源 简 介

基于深度学习和迁移学习的环境声音识别

详 情 说 明

环境声音识别（Environmental Sound Recognition, ESR）是音频信号处理领域的重要应用，涉及对自然或城市环境中各类声音（如鸟鸣、车辆噪声、风雨声等）的自动分类。结合深度学习和迁移学习技术，可以显著提升识别准确率并降低数据收集成本。

核心实现思路 特征提取： 传统方法依赖手工设计特征（如MFCC），而深度学习通过卷积神经网络（CNN）或时频变换（如梅尔频谱图）自动学习声音的时空特征。

迁移学习策略： 使用在大规模数据集（如AudioSet）上预训练的模型（如VGGish、YAMNet）作为特征提取器。 冻结底层网络权重，仅微调顶层分类器以适应目标环境声音任务，解决小样本数据下的过拟合问题。

模型优化： 通过数据增强（添加噪声、时间拉伸）扩充训练集，并采用注意力机制增强关键声学特征的区分度。

技术优势 迁移学习避免了从零训练模型的高计算开销，且预训练模型学到的通用声学特征可快速迁移到新场景。例如，识别森林动物声音时，模型已具备基础频率分析能力，仅需少量样本调整决策边界。

应用扩展 该技术可部署于物联网设备或移动端，用于城市噪音监测、生物多样性调查等场景。未来结合自监督学习，可进一步减少对标注数据的依赖。