基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别附Matlab代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-06-02 14:05:58 发布

阅读量929

点赞数 29

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： matlab 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab245/article/details/148381581

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在现代生活与工业生产中，类噪声环境声音广泛存在，如交通噪声、工业机械运转声等。准确识别这些声音对于环境监测、故障诊断、安防预警等领域具有重要意义。然而，类噪声环境声音具有成分复杂、特征多变、易受干扰等特点，传统声学识别方法在处理此类声音时面临诸多挑战。人工神经网络凭借强大的非线性映射能力和自学习能力，为类噪声环境声音的准确识别提供了新的解决方案。本文将详细探讨基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别方法。

二、类噪声环境声音的特点与识别难点

类噪声环境声音通常由多种频率成分混合而成，其波形和频谱具有高度的随机性和非平稳性。不同来源的类噪声声音可能在时域和频域上存在相似性，同时环境中的其他干扰噪声也会进一步增加识别的难度。此外，声音在传播过程中会受到距离、障碍物等因素的影响，导致声音信号发生衰减、畸变，这些都使得准确提取类噪声环境声音的有效特征变得困难，从而对声学识别算法的性能提出了更高要求。

三、数据采集与预处理

3.1 数据采集

利用高质量的麦克风阵列或专用声学传感器，在不同场景（如街道、工厂、建筑工地等）中采集类噪声环境声音数据。采集过程中，记录声音的详细信息，包括采集时间、地点、环境条件（温度、湿度等），以确保数据的完整性和可追溯性。为提高模型的泛化能力，应尽量扩大数据采集的范围，涵盖不同类型、不同强度的类噪声环境声音。

3.2 数据预处理

对采集到的原始声音信号进行预处理，主要包括降噪、归一化和分帧等操作。降噪可采用小波变换、自适应滤波等方法，去除信号中的背景噪声和干扰成分；归一化操作将声音信号的幅值调整到特定范围内，以消除不同信号之间的幅值差异对识别结果的影响；分帧是将连续的声音信号分割成固定长度的帧，便于后续的特征提取。

四、人工神经网络模型构建

4.1 网络结构选择

常见的用于声学识别的人工神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）等。CNN 能够自动提取声音信号的局部特征和空间特征，适合处理具有局部相关性的声学数据；RNN 和 LSTM 则擅长处理具有时间序列特性的声音数据，能够捕捉声音信号的时序信息。根据类噪声环境声音的特点，可选择 CNN 与 LSTM 相结合的混合网络结构，充分发挥二者的优势。

4.2 网络参数设置

确定网络的层数、每层神经元的数量、卷积核的大小和数量、学习率等参数。网络层数和神经元数量过多可能导致模型过拟合，过少则可能无法充分提取声音特征；卷积核的大小和数量影响网络对声音特征的提取能力；学习率决定模型训练的收敛速度和精度。可通过实验和交叉验证的方法，对这些参数进行优化，以获得最佳的识别性能。

五、特征提取与模型训练

5.1 特征提取

从预处理后的声音信号中提取有效的特征，常用的声学特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测倒谱系数（LPCC）、短时能量和短时过零率等。这些特征能够从不同角度描述声音信号的时域和频域特性。将提取的特征作为人工神经网络的输入，用于训练模型。

5.2 模型训练

使用标注好的声音数据对构建好的人工神经网络进行训练。选择合适的损失函数，如交叉熵损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。采用随机梯度下降（SGD）及其改进算法（如 Adam、Adagrad 等）对网络参数进行优化，在训练过程中不断调整参数，使损失函数逐渐减小，直至模型收敛。

六、模型评估与优化

6.1 评估指标

采用准确率、召回率、F1 值、混淆矩阵等指标对训练好的模型进行评估。准确率反映模型正确识别的声音样本占总样本的比例；召回率衡量模型正确识别出的正样本数量占实际正样本数量的比例；F1 值综合考虑了准确率和召回率；混淆矩阵则详细展示了模型在不同类别声音识别上的表现，有助于分析模型的识别错误类型。

6.2 模型优化

根据评估结果，对模型进行优化。若模型出现过拟合现象，可采用正则化方法（如 L1、L2 正则化）、Dropout 技术等减少模型的复杂度；若模型欠拟合，则可增加网络层数、神经元数量或调整特征提取方法，以提高模型的表达能力。同时，还可以尝试使用不同的网络结构或优化算法，进一步提升模型的识别性能。

七、实际应用与展望

基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别方法可应用于多个领域。在环境监测中，实时识别噪声源，为噪声治理提供数据支持；在工业生产中，通过识别机械设备的异常声音，实现故障预警和维护；在安防领域，识别异常声音（如玻璃破碎声、呼救声），及时发出警报。未来，随着人工智能技术的不断发展，结合更先进的神经网络架构和数据增强技术，有望进一步提高类噪声环境声音声学识别的准确率和实时性，拓展其应用范围。