卷积神经网络 (CNN) 可以应用于音频数据,首先将原始音频信号转换为视觉表示,例如频谱图,这使 CNN 可以处理时间和频率模式,类似于它们分析图像的方式。原始音频通常是 1D 时间序列信号,但 CNN 擅长检测 2D 数据中的空间模式。通过将音频转换为频谱图——一个时间和频率的 2D 图,颜色强度表示幅度——该模型可以应用 2D 卷积来识别诸如音高变化、谐波或瞬态事件(例如,鼓声)等局部特征。这种方法利用了 CNN 捕获分层模式的能力,例如图像中的边缘,但适用于音频的时频特性。
一个常见的应用是音频分类,例如识别语音命令、音乐流派或环境声音。例如,在城市声音的频谱图上训练的 CNN 可以学习区分汽车喇叭声、警笛声和鸟鸣声。另一个用例是语音识别,其中 CNN 处理梅尔频率倒谱系数 (MFCC),一种紧凑的类频谱图表示,以检测音素或单词。在音乐分析中,CNN 可以通过分析频谱模式对乐器进行分类。开发人员通常使用 Librosa 或 TensorFlow 的 tf.signal
等库对音频进行预处理,以生成这些表示。数据增强——例如添加噪声、时间偏移或音高偏移——对于提高鲁棒性至关重要,因为音频数据通常对真实世界的变化很敏感。
在设计用于音频的 CNN 时,开发人员通常堆叠卷积层以提取低级特征(例如,频段),然后是更深层检测更高级别的结构(例如,人声短语)。例如,模型可以使用小内核大小(例如,3x3)来捕获局部频率变化,并使用更大的内核来获取更广泛的时间上下文。一些架构将 CNN 与循环层(例如,LSTM)结合使用,以处理顺序依赖关系。或者,1D CNN 可以直接处理原始波形,应用时间卷积来学习类似于混响等音频效果的滤波器。PyTorch 或 Keras 等框架简化了实现,使开发人员可以在平衡计算效率和准确性的同时试验架构。例如,关键词发现系统可以使用针对边缘设备优化的轻量级 CNN,而音乐推荐系统可以使用更深的网络进行复杂特征提取。