Audio-Classification 项目使用教程

Audio-Classification 项目使用教程

Audio-Classification Code for YouTube series: Deep Learning for Audio Classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/audiocl/Audio-Classification

1. 项目介绍

Audio-Classification 是一个开源项目，旨在提供一个用于音频分类算法原型设计的管道，该项目基于 TensorFlow 2.3 版本。项目通过 Jupyter Notebook 提供了从音频预处理到模型训练再到结果评估的完整流程。项目使用了 Kapre 库来实现在线音频转换，从时域到频域的计算。

2. 项目快速启动

以下步骤将帮助您快速启动项目：

环境搭建

首先，您需要创建一个 Python 环境，并安装必要的依赖。

conda create -n audio python=3.7
activate audio
pip install -r requirements.txt

接着，为 Jupyter Notebook 配置环境。

ipython kernel install --user --name=audio
conda activate audio
jupyter-notebook

音频预处理

使用 clean.py 脚本预览信号包络，并去除低幅值数据。

python clean.py

模型训练

修改 train.py 中的 model_type 变量，可选值为 conv1d、conv2d 和 lstm。确保采样率和时间间隔与 clean.py 中的设置一致。

python train.py

3. 应用案例和最佳实践

本项目提供了以下应用案例和最佳实践：

• 使用不同类型的神经网络（卷积1D、卷积2D、长短期记忆网络）进行音频分类。
• 实现实时音频特征转换，使用 Kapre 库进行时频域变换。
• 利用 Jupyter Notebook 进行模型训练的可视化，包括历史曲线和混淆矩阵评估。

4. 典型生态项目

本项目属于音频处理和机器学习领域，以下是与之相关的典型生态项目：

• Kapre：用于音频特征提取和变换的库。
• TensorFlow：强大的机器学习框架，适用于各种深度学习任务。
• Keras：TensorFlow 的高级API，简化了模型构建过程。

请根据上述步骤开始您的音频分类项目，并遵循最佳实践以获得最佳效果。

Audio-Classification Code for YouTube series: Deep Learning for Audio Classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/audiocl/Audio-Classification