基于MATLAB的机器学习城市环境声音分类系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了一套城市环境声音自动分类系统，通过提取音频声学特征并应用传统机器学习算法，实现对10类城市声音的精准分类。项目重点优化特征工程和模型性能，为城市噪声监测提供有效工具。

详 情 说 明

基于机器学习的城市环境声音分类系统

项目介绍

本项目是一个利用机器学习技术对城市环境声音进行自动分类的系统。系统能够处理短音频片段，提取关键声学特征，并基于传统机器学习算法将声音准确归类到10个预定义的城市环境类别（如空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声等）。项目核心在于通过精细的特征工程和模型优化，展示传统机器学习方法在音频分类任务上的有效性与性能。

功能特性

• 音频预处理：支持多种常见采样率的WAV格式音频输入，自动进行标准化等预处理操作。
• 声学特征提取：从音频中提取MFCC（梅尔频率倒谱系数）、频谱质心、频谱滚降点等多维度特征。
• 机器学习分类：集成支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K近邻（KNN）等多种分类算法。
• 模型评估与可视化：提供详细的分类性能报告（准确率、精确率、召回率、F1-score）及混淆矩阵可视化。
• 预测与置信度：对新的音频样本进行分类预测，并输出预测标签及各类别的置信度评分。

使用方法

1. 环境配置：确保满足下述系统要求，并安装所需的Python库。
2. 准备数据：将UrbanSound8K数据集或其他符合要求的WAV音频文件置于项目数据目录下。
3. 运行系统：执行主程序文件以启动系统。系统将自动完成数据加载、特征提取、模型训练与评估的全流程。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在终端输出分类性能报告，并生成混淆矩阵等可视化图表。

系统要求

• Python版本：推荐使用 Python 3.7 或更高版本。
• 主要依赖库：

* librosa (用于音频处理与特征提取) * scikit-learn (用于机器学习模型与评估) * numpy, pandas (用于数值计算与数据处理) * matplotlib, seaborn (用于结果可视化)

文件说明

主程序文件整合了本系统的核心功能流程。它负责协调整个项目的执行顺序，具体实现了从音频数据加载开始，依次进行数据预处理、声学特征抽取、机器学习模型的训练与超参数调优，最终完成对模型的性能评估以及对新音频样本的预测分类，并生成相应的评估报告和可视化结果。