使用PyTorch进行城市声音分类：PyTorch音频识别

使用PyTorch进行城市声音分类：PyTorch音频识别

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/crnn-audio-classification

项目简介

PyTorch Audio Classification: Urban Sounds 是一个开源的Python项目，它利用深度学习技术对不同长度的声音文件进行分类。该项目基于UrbanSound8K数据集，该数据集包含了大量城市环境中的声音样本，旨在推动音频识别研究的发展。

技术分析

项目采用了一种卷积循环神经网络（CNN+LSTM）架构，如图所示。音频处理的核心部分是Melspectrogram计算和GPU加速的时间拉伸功能。此外，项目还依赖于soundfile进行音频加载，torchparse用于简单定义模型配置，以及pytorch/audio库来执行音频变换。

应用场景

此项目适用于以下场景：

1. 城市噪音监控：通过自动识别不同的环境声音，可以辅助城市规划，监测噪声污染。
2. 智能家居：作为智能家居系统的一部分，识别并响应家庭内的各种声音，比如报警声、宠物叫声等。
3. 音频搜索引擎：提升音频检索的精度，让用户更快找到所需的内容。
4. 自动驾驶：车辆可以通过识别周围环境的声音，提高安全性。

项目特点

1. 易用性：模型定义以简洁的.cfg文件形式呈现，简化了模型构建过程。
2. GPU加速：在GPU上计算声谱图和应用数据增强，提高了运算速度。
3. 音频数据增强：包括裁剪、白噪声添加和时间拉伸，增强了模型的泛化能力。
4. TensorboardX支持：方便可视化训练过程和结果，便于调参优化。

要运行此项目，只需指定音频文件路径，即可进行推理；通过提供训练配置，轻松启动训练流程；评估阶段则会计算模型的平均精度和召回率。

这个开源项目不仅提供了强大的音频分类工具，还为开发者提供了灵活的定制空间，是音频分析领域的宝贵资源。立即加入，发掘更多可能！

crnn-audio-classification UrbanSound classification using Convolutional Recurrent Networks in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/crnn-audio-classification