【使用机器学习和深度学习对城市声音进行分类】基于两种技术（ML和DL）对音频数据（城市声音）进行分类附Matlab代码-优快云博客

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🔥 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。