Aplicación de modelos de aprendizaje profundo en el reconocimiento de sonido

La aplicación de modelos de aprendizaje profundo en el reconocimiento de sonido ha formado un marco técnico completo.extracción de características de sonido en múltiples escenarios y comprensión semántica mediante aprendizaje de extremo a extremoLas siguientes son las principales direcciones de aplicación técnica y las arquitecturas de modelos típicas:

• El uso de CNN para aprender automáticamente características locales (como la estructura armónica y los formantes) a partir de espectrogramas mel, en lugar de la ingeniería manual tradicional de características utilizando MFCC,Este enfoque mejora la precisión de clasificación en un 27% en entornos ruidosos en el conjunto de datos UrbanSound8K.
• Los modelos ligeros como MobileNetV3, que utilizan convoluciones separables por profundidad y módulos de atención PSA, logran una precisión de reconocimiento de sonido de pájaro del 100% con solo 2,6M parámetros.

• La arquitectura híbrida CRNN (CNN + BiLSTM) captura simultáneamente las características espectrales y las dependencias temporales de los eventos de sonido, logrando una puntuación F1 de 92.3% para la detección de eventos repentinos como roturas de vidrio.
• Transformer utiliza un mecanismo de autoatención para procesar largas secuencias de audio, logrando una precisión de más del 99% en la clasificación de los gritos de los bebés por hambre y dolor.

• Fusión multimodal: el entrenamiento conjunto del modelo visual YOLOv8 y la red de audio LSTM analiza simultáneamente los movimientos del bebé y la frecuencia de llanto, reduciendo los falsos positivos en un 38%.
• Despliegue ligero: chips como el WT2605A integran motores de inferencia DNN, reduciendo el consumo de energía del módulo de reconocimiento de huellas de voz a 15 mW.

(Nota: los números de referencia en el cuadro se indican fuera del cuadro).