Application de modèles d'apprentissage profond dans la reconnaissance sonore

L'application de modèles d'apprentissage en profondeur dans la reconnaissance du son a formé un cadre technique complet.extraction de caractéristiques sonores multi-scénario et compréhension sémantique par apprentissage de bout en boutLes principales directions d'application technique et les architectures de modèles typiques sont les suivantes:

• Utilisation de CNNs pour apprendre automatiquement des caractéristiques locales (telles que la structure harmonique et les formants) à partir de mél-spectrogrammes, en remplacement de l'ingénierie manuelle traditionnelle des caractéristiques utilisant des MFCC,cette approche améliore la précision de classification de 27% dans les environnements bruyants sur le jeu de données UrbanSound8K.
• Des modèles légers tels que MobileNetV3, utilisant des enroulements séparables en profondeur et des modules d'attention PSA, atteignent une précision de reconnaissance sonore d'oiseau de 100% avec seulement 2,6 M de paramètres.

• L'architecture hybride CRNN (CNN + BiLSTM) capture simultanément les caractéristiques spectrales et les dépendances temporelles des événements sonores, obtenant un score F1 de 92.3% pour la détection d'événements soudains tels que la rupture de verre.
• Transformer utilise un mécanisme d'auto-attention pour traiter de longues séquences audio, atteignant plus de 99% de précision dans la classification des pleurs de bébé pour la faim et la douleur.

• Fusion multimodale: l'entraînement conjoint du modèle visuel YOLOv8 et du réseau audio LSTM analyse simultanément les mouvements du nourrisson et la fréquence des pleurs, réduisant les faux positifs de 38%.
• Déploiement léger: Les puces telles que le WT2605A intègrent des moteurs d'inférence DNN, réduisant la consommation d'énergie du module de reconnaissance d'empreintes vocales à 15 mW.

(Remarque: les chiffres de référence du tableau sont indiqués en dehors du tableau.)