基于MATLAB的机器学习城市声音分类系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了城市环境声音的自动分类识别系统，通过音频预处理、特征提取和机器学习算法，可将音频准确分类到10种城市声音类别。

详 情 说 明

城市声音分类系统

项目介绍

本项目旨在利用传统机器学习方法对城市环境声音进行自动分类识别。系统基于 UrbanSound8K 数据集，通过对音频信号进行预处理与特征提取，构建并训练多个机器学习模型，实现对10类城市声音（空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、发动机怠速声、枪声、破碎机声、警笛声、街道音乐声）的准确分类。项目重点评估支持向量机、随机森林、K近邻等算法的分类性能，提供全面的模型评估与可视化分析。

功能特性

• 音频处理：支持音频信号的预处理与标准化
• 特征提取：提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）、频谱特征等关键音频特征
• 机器学习建模：实现多种传统机器学习分类算法
• 模型评估：通过交叉验证评估模型性能，生成准确率、精确率、召回率、F1分数等指标
• 结果可视化：提供混淆矩阵及分类结果的可视化分析
• 性能对比：系统比较不同算法在各声音类别上的分类表现

使用方法

1. 确保 UrbanSound8K 数据集已正确放置在项目目录下
2. 运行主程序文件启动分类系统
3. 系统将自动完成以下流程：

- 音频数据加载与预处理 - 特征提取与数据集构建 - 机器学习模型训练与优化 - 模型性能评估与结果可视化

1. 查看生成的性能报告和可视化图表分析分类结果

系统要求

• MATLAB R2020b 或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 约 2GB 可用磁盘空间（用于存储数据集和处理结果）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能模块，包括数据集加载与解析、音频信号预处理、特征参数提取、多种机器学习分类器的训练与超参数优化、模型性能的交叉验证评估、分类结果的可视化呈现以及不同算法间的对比分析报告生成。该文件通过模块化设计实现了从原始音频到最终分类评估的完整工作流程。