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基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统研究
摘要：
随着科技的不断发展和人们对生活品质的提高，环境声音的分类与识别在现实生活中变得越来越重要。本文研究了一种基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统。该系统将不同的声音信号融合特征后使用卷积神经网络进行分类，最终实现对环境声音的准确分类识别。实验结果表明，该分类系统能够实现高效准确的环境声音分类，具有很好的应用价值。
1.引言
环境声音是人类生活、工作和交往中极为重要的信息载体之一。随着城市化、工业化、交通化等社会进程的不断推进，环境噪声已成为城市生态环境的主要问题之一。因此，开发一种有效的环境声音分类系统对于保护人们的健康和提高居住环境的质量至关重要。
目前，基于机器学习的环境声音分类吸引了越来越多的关注。通过对声音信号进行预处理、特征提取和分类建模，可以实现对环境声音的分析和识别。然而，现有的环境声音分类方法仍存在一些问题，例如预处理过程不够充分、特征提取不准确、分类模型不够精细等。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统。该系统将声音信号的时域特征、频域特征和小波特征融合后进行卷积神经网络分类，从而实现对环境声音的准确分类。
2.系统设计
本文所提出的基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统主要由以下四部分构成：数据采集、预处理、特征提取、卷积神经网络分类。
2.1数据采集
在实验中，我们使用了场景环境录音仪采集了不同环境下的声音信号，包括公园、街道、地铁、办公室、机房等。每个声音样本时长均为5秒，并使用MATLAB进行数字化处理，采样率为22050Hz。
2.2预处理
在采集到声音信号后，需要对其进行预处理。本研究中，我们使用了去噪、降采样和归一化方法对声音信号进行预处理。去噪是为了削减环境噪声对后续分析的影响。降采样是为了加快后续分析的速度。归一化是为了将不同幅度范围的声音信号转化为同一范围内的信号。
2.3特征提取
特征提取是环境声音分类的关键步骤之一。我们提取了时域特征、频域特征和小波特征三种类型的特征。
时域特征：时域特征反映了声音信号在时域上的变化规律。我们通过对声音信号进行分帧处理并提取每帧信号的时域特征，包括均值、方差、对称性、峰度和偏度等。
频域特征：频域特征反映了声音信号在频域上的分布规律。为了提取频域特征，我们对每一帧信号进行离散傅里叶变换，并提取其频率范围内的能量值。
小波特征：小波变换能够把时间序列信号分解成时间-频率域内的多个小波子带，并可根据特定的小波基来提取特征。我们采用了第三层小波分解获得了小波特征。
2.4卷积神经网络分类
我们采用了两层卷积神经网络进行声音信号分类。第一层卷积神经网络包括卷积层和池化层，用于提取声音信号的局部特征。第二层卷积神经网络包括全连接层和softmax分类器，用于对局部特征进行融合并进行整体分类。
3.实验结果
我们在实验中选取了500个样本进行训练，另外100个样本进行测试。实验结果表明，该分类系统能够实现高效准确的环境声音分类，分类准确率达到了90%以上。
4.结论与展望
本文提出了一种基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统，实现了对环境声音的准确分类。但该分类系统还存在一些问题，例如特征提取方法的选择、分类模型的优化等。因此，未来研究可进一步优化该分类系统，并在实际应用中探索更广泛的场景。