5、声音场景与事件分析的机器学习方法及系统开发

声音场景与事件分析的机器学习方法及系统开发

在当今科技发展中，音频分析技术正变得越来越重要，尤其是在声音场景分类、音频标签和声音事件检测等领域。机器学习方法为这些应用提供了强大的支持，下面将详细介绍相关内容。

多标签声音分类与声音事件检测

在多标签声音分类中，会计算分类项（如音频片段）内的概率，并在该项上进行收集。最终的类别活动估计，例如基于平均帧级别的类别存在概率，并通过阈值 𝜃 进行二值化。由于平均帧级别的类别存在概率范围在 [0,1]，无偏选择 𝜃 应为 0.5。在使用阶段，如果需要减少误报（假阳性）或漏报（假阴性），可以调整阈值 𝜃。许多已发表的作品都采用了相同的整体系统架构。

声音事件检测的基本系统结构也可用于检测应用。在检测任务中，会估计事件的时间活动以及实际的类别标签。声音事件检测的系统架构与多标签分类的架构本质上相同，主要区别在于学习和使用阶段声学建模的时间分辨率。声音事件的标注提供了任何给定时间类别存在的详细时间信息，这些信息被转换为帧级别的二进制活动指标，作为网络学习阶段的目标。在使用阶段，网络输出的类别存在概率在帧级别进行二值化，得到的估计类别活动可能会有噪声。通常会对这个二值化输出进行后处理，例如规定事件实例的最小长度（如 300 ms）和它们之间的间隙（如 200 ms），以清理活动估计。

以下是一个简单的流程说明：
1. 计算分类项内的概率。
2. 收集概率。
3. 基于平均帧级别的类别存在概率进行类别活动估计。
4. 通过阈值 𝜃 进行二值化。
5. 若有需要，调整阈值 𝜃。
6. 对于声音事件检测，进行时间活动估计和类别标签识别。
7. 转换标注信息