✅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
本研究旨在探索机器学习(ML)和深度学习(DL)技术在城市声音分类中的应用特征提取与分类模型构建方法。机器学习方面,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)等传统特征提取方法,结合支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等经典分类算法;深度学习方面,构建卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体 LSTM、GRU 等模型,直接从原始音频数据中自动学习特征。通过对城市声音数据集进行实验,对比两种技术的分类准确率、召回率等指标,分析各自的优势与局限,为城市声音分类提供多元化的技术方案,助力智慧城市建设中环境监测、噪声治理等应用场景的发展。
一、引言
1.1 研究背景
随着城市化进程的加速,城市环境中充斥着种类繁多、复杂多变的声音,如交通噪声、人声、建筑施工声、自然环境声等 。这些声音蕴含着城市运行状态、环境质量等丰富信息,对其进行有效分类和分析,有助于了解城市环境动态、监测噪声污染、辅助城市规划与管理 。传统的声音分类方法依赖人工提取特征和简单分类器,效率低且准确性差。近年来,机器学习和深度学习技术在模式识别领域取得显著成果,为城市声音分类提供了新的思路和方法。
1.2 研究意义
基于机器学习和深度学习的城市声音分类研究,能够实现对城市声音的自动化、精准化分类,提高声音分析的效率和准确性。在智慧城市建设中,可应用于环境噪声监测系统,及时发现噪声污染源;在安防领域,辅助识别异常声音,提升城市安全防范能力;还可用于城市交通流量分析、公共空间使用情况评估等,为城市管理者制定科学决策提供数据支持,推动城市可持续发展。
1.3 国内外研究现状
国内外学者在声音分类领域开展了大量研究。在机器学习方面,早期研究多采用 MFCC、线性预测倒谱系数(LPCC)等特征提取方法,结合隐马尔可夫模型(HMM)、K - 近邻算法(KNN)等进行声音分类 。随着算法的发展,支持向量机、随机森林等算法在声音分类中的应用逐渐增多,取得了较好的分类效果 。在深度学习领域,卷积神经网络因其强大的特征提取能力,在图像和声音分类任务中表现出色,被广泛应用于城市声音分类 。此外,循环神经网络及其变体 LSTM、GRU 等,由于能够处理序列数据,在分析具有时间序列特性的声音数据时展现出独特优势 。尽管已有不少研究成果,但在复杂城市环境下,如何进一步提高分类准确率、降低模型计算成本、适应实时性要求等,仍是亟待解决的问题。
二、机器学习在城市声音分类中的应用
2.1 数据预处理
- 音频采集与标注:通过麦克风阵列、音频传感器等设备采集城市环境中的声音数据,涵盖不同场景、时间段的声音。采集后,邀请专业人员对音频数据进行人工标注,划分声音类别,如车辆行驶声、人声交谈、施工噪声、鸟鸣声等 。
- 音频分割与降噪:由于采集的音频数据长度不一,需将其分割成固定时长的音频片段(如 1 秒或 2 秒),便于后续处理。同时,采用小波降噪、谱减法等方法对音频进行降噪处理,去除背景噪声和干扰信号,提高音频数据质量 。
2.2 特征提取
- 梅尔频率倒谱系数(MFCC):MFCC 是声音信号处理中常用的特征提取方法,它模拟人类听觉系统的感知特性,将音频信号从时域转换到频域,再经过梅尔刻度变换、倒谱计算等步骤,提取出能够反映声音频谱包络特征的 MFCC 系数。通常提取 12 - 16 阶 MFCC 系数作为声音特征 。
- 短时傅里叶变换(STFT):STFT 通过加窗函数将音频信号分割成短时段,对每个短时段进行傅里叶变换,得到信号的时频分布。从 STFT 结果中提取幅度谱、相位谱等特征,可描述声音在不同时刻的频率成分 。
- 其他特征:除上述两种特征外,还可提取过零率、频谱质心、频谱带宽等特征,这些特征从不同角度反映声音的时域和频域特性,可与 MFCC 等特征结合使用,提高分类性能 。
2.3 分类模型构建
- 支持向量机(SVM):SVM 是一种基于统计学习理论的分类算法,通过寻找最优超平面将不同类别的数据分开。在城市声音分类中,将提取的特征向量作为 SVM 的输入,选择合适的核函数(如径向基函数 RBF),通过训练优化超参数,构建 SVM 分类模型 。
- 随机森林(RF):随机森林是一种集成学习算法,由多个决策树组成。在训练过程中,通过随机采样和特征选择构建多棵决策树,最终通过投票或平均的方式确定分类结果。随机森林具有较强的泛化能力和抗噪声能力,适用于处理高维声音特征数据 。
- K - 近邻算法(KNN):KNN 是一种简单有效的分类算法,其原理是根据待分类样本与训练集中样本的距离,选择距离最近的 K 个样本,根据这 K 个样本的多数类别确定待分类样本的类别。在城市声音分类中,需要合理选择 K 值和距离度量方式(如欧氏距离),以提高分类准确率 。
2.4 模型训练与评估
将预处理后的音频数据按照一定比例(如 7:3 或 8:2)划分为训练集和测试集。使用训练集对分类模型进行训练,调整模型参数,使模型在训练集上达到较好的拟合效果。然后,用测试集对训练好的模型进行评估,计算分类准确率、召回率、F1 值等指标,分析模型的性能表现 。若模型性能未达到预期,可尝试调整特征提取方法、优化模型参数或更换分类算法。
三、深度学习在城市声音分类中的应用
3.1 数据预处理
与机器学习中的数据预处理类似,深度学习也需要对音频数据进行采集、标注、分割和降噪处理。但在深度学习中,为了增强模型的泛化能力,还可采用数据增强技术,如时间拉伸、音高变换、添加噪声等,扩充训练数据样本数量,避免模型过拟合 。
3.2 网络模型构建
- 卷积神经网络(CNN):CNN 是深度学习中广泛应用的模型,其通过卷积层、池化层和全连接层的组合,自动提取数据特征。在城市声音分类中,将音频数据转换为二维时频图(如通过 STFT 得到)作为 CNN 的输入,卷积层中的卷积核在时频图上滑动,提取局部特征;池化层对特征图进行下采样,减少参数数量;全连接层将提取的特征进行分类 。
- 循环神经网络(RNN)及其变体:RNN 能够处理具有时间序列特性的数据,适合分析声音信号。然而,传统 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸问题,难以处理长序列数据。LSTM(长短期记忆网络)和 GRU(门控循环单元)作为 RNN 的改进版本,通过引入门控机制,有效解决了长序列学习问题。在城市声音分类中,可将音频数据按时间顺序输入 LSTM 或 GRU 网络,学习声音的时间序列特征,实现分类任务 。
- 混合网络模型:为了结合 CNN 和 RNN 的优势,可构建混合网络模型,如 CNN - LSTM 网络。先利用 CNN 对音频的时频特征进行提取,再将提取的特征输入 LSTM 网络,进一步学习时间序列信息,提高分类准确率 。
3.3 模型训练与优化
使用训练集对构建好的深度学习模型进行训练,选择合适的损失函数(如交叉熵损失函数)和优化器(如 Adam 优化器),通过反向传播算法更新网络参数,使模型在训练集上的损失函数值不断降低 。在训练过程中,可采用早停法(Early Stopping)等策略防止模型过拟合,同时定期在验证集上评估模型性能,根据评估结果调整模型超参数,如学习率、网络层数、神经元个数等。
四、结论与展望
4.1 研究结论
本研究成功将机器学习和深度学习技术应用于城市声音分类,通过构建多种特征提取方法和分类模型,对城市声音数据集进行实验分析。结果表明,深度学习模型在分类准确率、召回率等指标上优于机器学习模型,其中 CNN - LSTM 混合模型表现最佳;机器学习模型则具有简单易解释、计算成本低的特点。两种技术在城市声音分类中各有优劣,可根据实际应用场景需求选择合适的方法。
4.2 研究展望
未来研究可从以下几个方面展开:一是进一步优化深度学习模型结构,结合注意力机制、迁移学习等技术,提高模型对复杂城市声音的分类能力;二是探索多模态数据融合,将声音数据与图像、视频等其他模态数据结合,获取更丰富的城市环境信息;三是开展实时性研究,优化模型计算效率,使其能够应用于实时城市声音监测系统;四是深入研究模型的可解释性,尤其是深度学习模型,以便更好地理解模型决策过程,为城市管理提供更有价值的信息 。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 陈艳.基于深度学习的音频场景分类方法研究[D].山西大学,2019.
[2] 王宇航.面向极光形态分类的数据管理与数据服务研究[D].华东师范大学,2019.
[3] 城市规划.基于可解释深度学习的街道风貌基因图谱识别研究——以深圳为例[D]. 2023.
📣 部分代码
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇