基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-13 20:45:00 发布

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在智慧安防、智能医疗、工业监测等现代领域，声音声学识别作为一种非接触式感知技术，凭借其全天候响应、低成本部署的优势，成为环境感知与事件判断的核心手段。例如，在智慧安防中，通过识别玻璃破碎、异常呼救等声音实现危险预警；在工业监测中，借助设备运行异响识别判断机械故障；在智能医疗中，通过呼吸音、心音的特征分析辅助疾病诊断。

然而，实际应用场景中普遍存在的类噪声环境，给声音声学识别带来了严峻挑战。类噪声环境并非单纯的随机噪声，而是包含目标声音与环境干扰的复杂混合声场，具有三大显著特征：一是干扰多样性，涵盖交通噪声、工业机械噪声、人群嘈杂声等多种类型，且强度与频谱特性动态变化；二是信噪比（SNR）波动性，在低信噪比（如 SNR≤5dB）条件下，目标声音的关键特征被噪声严重淹没；三是时域频域耦合性，目标声音与噪声在时域上重叠、频域上交叉，传统方法难以有效分离。

传统声音识别技术在类噪声环境下性能急剧下降：基于模板匹配的方法（如动态时间规整 DTW）依赖清晰的声音模板，噪声干扰下匹配误差显著增大；基于传统机器学习的方法（如支持向量机 SVM）虽能提取浅层特征，但对复杂噪声的自适应能力不足。人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）凭借其强大的非线性拟合、特征自适应提取与复杂模式识别能力，能够从混合声场中挖掘目标声音的深层鲁棒特征，为类噪声环境下的声音识别提供了突破性解决方案。

开展基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别研究，具有重要的理论与实用价值：理论层面，可突破低信噪比下声音特征提取与模式分类的技术瓶颈，丰富复杂声场感知的理论体系；实用层面，能显著提升声音识别技术在实际场景中的可靠性，推动其在智慧安防、工业监测等关键领域的规模化应用，具备极强的工程实践意义。

二、类噪声环境声音特性与人工神经网络核心技术

三、基于人工神经网络的类噪声环境声音识别模型构建

（一）模型整体架构设计

针对类噪声环境的复杂特性，构建 “预处理 - 特征提取 - 特征融合 - 分类识别” 的四级人工神经网络识别模型，整体架构如图 1 所示（文字描述）：

图 1 基于人工神经网络的类噪声环境声音识别模型架构

预处理层：对采集的原始声音信号进行预处理，包括预加重（提升高频分量）、分帧（帧长 20-30ms，帧移 50%）、加窗（汉宁窗抑制频谱泄露）、多参数融合端点检测（定位目标声音段）及子带谱估计增强（抑制噪声）。

特征提取层：采用 “CNN-LSTM” 双分支结构分别提取频域与时域特征：CNN 分支输入梅尔频谱图，提取频域特征；LSTM 分支输入 MFCC 及其差分特征序列，提取时序特征。

特征融合与增强层：引入注意力机制对双分支特征进行融合，通过自适应权重分配强化有效特征，抑制噪声干扰特征，输出融合后的鲁棒特征向量。

分类识别层：采用全连接层与 Softmax 激活函数构建分类器，输出目标声音的类别概率，实现最终的识别判决。

该架构的核心优势在于：一是多特征融合，同时捕捉目标声音的频域与时域特征，提升特征的完整性；二是噪声自适应抑制，通过预处理与注意力机制的协同作用，实现从信号到特征的全流程噪声抑制；三是强泛化能力，通过多层级网络结构学习目标声音的本质特征，降低对特定噪声类型的依赖。

（二）核心网络模块设计

1. 预处理层：噪声抑制与端点检测实现

预处理层的核心是通过多参数融合端点检测与子带谱估计增强，为后续特征提取提供高质量输入，具体实现如下：

多参数融合端点检测：

计算子带多窗谱方差：对信号进行多窗谱估计，划分 Bark 子带，计算各子带的谱方差，反映子带内信号的平稳性；

计算能熵比：能量反映信号强度，熵反映信号复杂度，能熵比高的区域对应目标声音；

计算梅尔倒谱距离与似然比：梅尔倒谱距离衡量帧间特征差异，似然比衡量帧属于目标声音的概率；

自适应阈值与投票判决：对四种参数分别进行自适应阈值更新，根据噪声段能熵比确定投票策略，当≥3 种参数判定为目标声音时，标记为有效端点。

子带谱估计增强：

Bark 子带分解：将端点检测后的信号分解为 24 个 Bark 子带；

多窗谱估计：对各子带采用 3-5 个不同宽度的窗函数进行谱估计，降低谱估计误差；

子带维纳滤波：利用端点检测得到的噪声段更新噪声谱，对各子带进行维纳滤波抑制噪声；

子带重构：将滤波后的各子带信号重构为增强后的声音信号。

2. 特征提取层：CNN-LSTM 双分支结构设计

CNN 频域特征提取分支：

输入：增强后声音信号的梅尔频谱图（尺寸为 40×100，40 个梅尔频带，100 个时间帧）；

网络结构：3 层卷积块（卷积核尺寸分别为 3×3、3×3、5×5，输出通道数分别为 32、64、128），每个卷积块后接批归一化层、ReLU 激活函数与 2×2 最大池化层；最后通过全局平均池化层将特征压缩为 128 维频域特征向量。

设计目的：通过多尺度卷积核提取不同频率范围的特征，批归一化层加速训练并增强泛化性，最大池化层降低特征维度与噪声干扰。

LSTM 时域特征提取分支：

输入：增强后声音信号的 MFCC 特征序列（20 维 MFCC+20 维 ΔMFCC+20 维 ΔΔMFCC，共 60 维，100 个时间帧）；

网络结构：2 层 GRU 层（隐藏单元数分别为 128、64），结合层归一化抑制噪声引起的特征波动；最后通过时序注意力层输出 64 维时域特征向量。

设计目的：GRU 层捕捉特征的时序依赖关系，层归一化提升模型对噪声的鲁棒性，时序注意力层强化关键时间帧的特征。

四、研究中存在的问题与未来展望

（一）当前存在的关键问题

极端低信噪比下性能仍需提升：在 SNR≤-5dB 的极端环境下，所提模型的准确率降至 75% 以下，主要原因是目标声音的特征被严重淹没，即使通过预处理与神经网络也难以有效提取，存在 “特征可分性丧失” 的问题。

模型计算复杂度高，实时性不足：所提模型包含多层 CNN 与 LSTM，参数量达 8.5×10⁶，在嵌入式设备（如边缘计算节点）上的推理时间约为 200ms，难以满足工业监测等场景对实时性（≤100ms）的需求。

未知噪声的泛化性仍有局限：虽然所提模型在未知噪声下表现优于对比模型，但对与训练噪声差异极大的新型噪声（如特殊工业设备噪声），准确率仍低于 60%，模型对噪声分布的自适应能力有待加强。

小样本场景适应性差：当前模型依赖大量带噪训练样本，在目标声音样本稀缺（如新型机械故障声音仅数十条样本）的场景下，模型难以充分学习特征，识别准确率显著下降。

（二）未来研究展望

融合自监督学习的极端低信噪比识别技术：引入自监督学习方法，利用海量无标签的带噪声音数据预训练模型，学习通用的噪声抑制与特征提取能力，再通过少量有标签样本微调，提升极端低信噪比下的特征可分性。例如，采用对比自监督学习预训练 CNN-LSTM 骨干网络，使模型在 SNR=-10dB 的环境下仍能保持较高的识别准确率。

轻量化模型设计与硬件加速：通过模型压缩技术降低计算复杂度，一是采用知识蒸馏，将所提模型的知识迁移到轻量化网络（如 MobileNet、SqueezeNet）；二是采用量化与剪枝技术，将模型参数量压缩至原来的 1/5，推理时间缩短至 50ms 以内。同时，结合 FPGA 与 GPU 等硬件加速平台，实现嵌入式设备上的实时推理。

基于元学习的未知噪声自适应识别：采用元学习（Meta-Learning）方法，使模型学习 “快速适应新噪声” 的能力。通过构建多样化的噪声任务集进行元训练，当遇到未知噪声时，模型仅需少量带噪样本即可快速调整参数，提升对未知噪声的泛化性。例如，采用 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）算法，实现对新型噪声的快速适配。

小样本学习与数据增强技术融合：结合生成式模型与小样本学习，一是采用 GAN 生成更多带噪的小样本目标声音，扩充训练数据集；二是采用少样本分类算法（如 Prototypical Networks），通过学习样本的原型特征，实现少量样本下的高精度识别。例如，针对仅含 50 条样本的新型目标声音，通过 GAN 生成 500 条样本，结合 Prototypical Networks 使识别准确率提升至 85% 以上。