12、音频分类与PyTorch模型调试全解析

音频分类与PyTorch模型调试全解析

音频分类实验探索

在音频分类领域，我们已经构建了两个神经网络来对ESC - 50数据集中的声音进行分类。一个网络基于原始音频波形，另一个则基于梅尔频谱图的图像。尽管借助迁移学习能力的ResNet模型表现出了更高的准确性，但我们仍有更多实验可以尝试。

以下是一些值得探索的实验方向：
1. 网络组合 ：将基于原始音频波形和梅尔频谱图图像的两个网络进行组合，通过集成方法（如简单地组合并平均预测结果），观察是否能提高分类的准确性。
2. 基于频谱图原始数据的网络 ：构建一个基于频谱图原始数据的网络，并将其引入集成模型中，查看是否有助于整体准确性的提升。
3. 使用不同的预训练模型 ：除了ResNet，还可以尝试其他版本的ResNet，或者使用VGG、Inception等预训练模型作为骨干架构创建新的网络。

在实验中发现，SpecAugment技术可以将ESC - 50的分类准确率提高约2%。

数据检查的重要性

在深入使用像TensorBoard或梯度检查点等高级技术来处理大规模模型之前，务必要确保对数据有充分的理解。以下是一些需要检查的要点：
- 样本平衡性 ：在分类任务中，要保证训练集、验证集和测试集中所有可用标签的样本是平衡的。
- 标签正确性 ：一些重要的基于图像的数据集（如MNIST和CIFAR - 10）可能包含错误标签，因此需要检查自己的数据标签，特别是当类