音频数据的数据增强是指修改现有音频样本以创建新的训练数据，从而帮助机器学习模型更好地泛化。常用技术包括基于时间的调整、频率改变和噪声注入。例如，时间拉伸可以在不改变音高的情况下改变速度，而音高移位则在不影响持续时间的情况下改变频率内容。噪声注入会添加背景声音，如街头噪音或静态噪声，以模拟现实世界条件。这些转换扩大了数据集，使模型对于在生产环境中可能遇到的变化具有鲁棒性。
音频增强的好处取决于应用场景。对于语音识别，速度扰动（轻微加快或减慢音频）等技术有助于模型处理不同的语速。添加房间混响可以模仿各种声学环境，这对于语音激活设备非常有用。在音乐分类中，音高移位可以帮助识别不同调的乐器。SpecAugment 是一种遮蔽频谱图（音频频率的视觉表示）部分区域的方法，它迫使模型关注更广泛的模式而非固定特征。这些技术可以减少过拟合并提高准确性，尤其是在原始数据集较小或缺乏多样性时。
实现音频增强通常需要使用 Librosa、TorchAudio 或 TensorFlow Signal 等库。例如，使用 Librosa，只需几行代码就可以通过修改音频的傅里叶变换来应用音高移位。实时增强流水线通常在训练期间应用随机组合的变换——比如随机添加噪声或以小百分比改变音高——以确保每个 epoch 都能看到略有变化的数据。开发人员必须平衡增强强度：过度增强可能会使音频失真到超出实际情况，而增强不足则可能无法提高模型性能。手动测试增强后的样本有助于验证变换是否与模型需要处理的实际边缘情况一致。