1、音频工具箱示例：从迁移学习到语音命令识别

最新推荐文章于 2025-11-25 03:28:10 发布

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分类专栏：音频工具箱实战指南文章标签：音频工具箱迁移学习语音命令识别

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音频工具箱示例：从迁移学习到语音命令识别

1. 预训练音频网络的迁移学习

1.1 迁移学习简介

迁移学习在深度学习应用中十分常见。可以将预训练网络作为起点来学习新任务，通过迁移学习微调网络通常比从头开始训练随机初始化权重的网络更快、更容易，还能使用较少的训练信号快速将学习到的特征迁移到新任务中。

1.2 创建数据

生成 100 个白噪声信号、100 个棕噪声信号和 100 个粉噪声信号，每个信号时长 0.98 秒，采样率为 16 kHz。

fs = 16e3;
duration = 0.98;
N = duration*fs;
numSignals = 100;
wNoise = 2*rand([N,numSignals]) - 1;
wLabels = repelem(categorical("white"),numSignals,1);
bNoise = filter(1,[1,-0.999],wNoise);
bNoise = bNoise./max(abs(bNoise),[],"all");
bLabels = repelem(categorical("brown"),numSignals,1);
pNoise = pinknoise([N,numSignals]);
pLabels = repelem(categorical("pink"),numSignals,1);

将数据分为训练集和测试集，为展示迁移学习的强大，仅使用少量样本进行训练，大部分用于验证。