Python人工智能技术与应用 课件 20.【课件】6-4 完成汽车警报器实训

《Python人工智能技术与应用》能力模块六掌握基于深度学习的语音处理技术应用任务四完成汽车警报器实训TaskImport任务导入第三个设计理念是安全。你作为公司的语音算法工程师，岗位职责是研究和开发语音识别、语音合成、自然语言理解等语音技术算法，提高语音技术的性能和效果。现你手上有一份不同类别紧急警报声音数据，需要你构建一个音频分类模型，能够识别不同类型的汽车紧急警报并将其进行一个实时部署。素养目标引导问题的过程中，培养学生形成勤于思考的能力获得分析解决问题以及多元化思考解决问题的方法，形成创新意识。TaskObject任务目标知识目标了解音频分类的定义。了解音频分类的类别。了解音频分类技术的应用。了解音频分类的流程及其Python相关工具。技能目标了解汽车紧急警报识别技术的定义。了解汽车紧急警报识别的现有解决方案。能够使用keras框架实现汽车紧急警报识别器的构建和部署，树立开拓创新的职业习惯。新

授音频分类技术定义和类别01CONTENTS目录音频分类技术的应用02音频分类技术的处理流程及相关工具03汽车紧急警报检测技术04基于音频分类实现汽车紧急警报检测功能流程0501音频分类技术定义和类别（一）音频分类技术的定义音频分类是根据给定音频分配标签或类别的技术。音频分类——识别“狗”的声音01音频分类技术定义和类别（二）音频分类的类别自然语言分类声学事件检测环境声音分类音乐分类声学数据分类音频分类可以有多种类型和形式01音频分类技术定义和类别（二）音频分类的类别

声学数据分类也称为声学事件检测，这种类型的分类识别音频信号的场景。这意味着区分餐厅、学校、家庭、办公室、街道等场景。声学数据分类的一种用途是为音频多媒体建立和维护声音库。声学数据分类01音频分类技术定义和类别（二）音频分类的类别

这是对不同环境中的声音进行分类。例如，识别汽车和城市声音样本，如汽车喇叭、道路施工、警报器、人声等。这在安全系统中用于检测玻璃破碎等声音。环境音分类01音频分类技术定义和类别（二）音频分类的类别

音乐分类是根据流派或演奏的乐器等因素对音乐进行分类的过程。这种分类在按流派组织音频库、改进推荐算法以及通过数据分析发现趋势和听众偏好方面发挥着关键作用。音乐分类识别不同音乐的乐器种类01音频分类技术定义和类别（二）音频分类的类别

自然语言是基于口头语言、方言、语义或其他语言特征的录音。换句话说即人类语音的分类。这种音频分类最常见于聊天机器人和虚拟助手，同时在机器翻译和文本到语音的应用中也很普遍。自然语言分类中国各地特色方言分类02音频分类技术的应用（一）音频分类技术在自动驾驶中的应用

音频分类在自动驾驶领域应用广泛，主要可用于紧急警报器检测和发动机声音异常检测。

可以使用各种深度学习模型和机器学习模型检测任何紧急车辆（如救护车、消防车或警车）的警报声，从而决定是否应该靠边停车，让紧急车辆通过。紧急警报检测02音频分类技术的应用（一）音频分类技术在自动驾驶中的应用

音频分类在自动驾驶领域应用广泛，主要可用于紧急警报器检测和发动机声音异常检测。

自动驾驶汽车必须具备预先检测出发动机可能故障的情况的功能。汽车发动机在正常情况下和在故障时，其工作发出的声音有一定的区别。

例如K-means聚类中可用的许多机器学习算法可用于检测发动机声音中的异常。在k-means聚类中，声音的每个数据点都被分配到k组聚类中。而异常引擎声音的数据点将落在正常集群之外，成为异常集群的一部分。若识别出异常声音，自动驾驶汽车可以警告用户并提供下一步可能的建议，以避免发动机完全故障。发动机声音异常检测02音频分类还应用于如语音锁定功能以及捕获和识别不同类型的声音等。如语音锁定/开锁，通过语音命令即可解锁手机，电子防盗门，汽车等其他智能产品。音频分类技术的应用（一）音频分类技术在自动驾驶中的应用语音开锁锁定语音开锁/锁定03音频分类技术的处理流程及相关工具

音频分类的流程框架声波频谱CNN卷积神经网络特征提取分类器分类结果音频分类三个基本过程是数据预处理、特征抽取和分类。03音频分类技术的处理流程及相关工具

音频分类的流程框架音频分类三个基本过程是数据预处理、特征抽取和分类。03（一）处理流程音频分类技术的处理流程及相关工具音频预处理对于搜集到的音频数据，首先需要进行特定的预处理，其中包括：数据格式的转换、预加重、分帧、加窗等。特征提取精简原始的音频信号，从而加速机器对音频中语义含义的理解。分类器分类的准确率在很大程度上取决于提取的音频特征的区分度是否较明显。分类器训练分类器的目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。比较典型的音频分类算法包括支持向量机、神经网络、决策树方法和隐马尔可夫模型方法等。03（二）Python相关工具音频分类技术的处理流程及相关工具Librosa是一个Python库，用于分析和处理音频信号。它可以用于加载、可视化、转换和提取音频特征。Librosa主要功能描述加载音频文件加载多种音频格式的文件，包括MP3、WAV、FLAC等可视化音频波形和频谱可以将音频波形和频谱可视化，以便进行音频信号的分析和理解转换音频格式将音频文件转换为不同的格式，以便进行分析和处理提取音频特征提取多种音频特征，例如Mel频率倒谱系数（MFCC）、梅尔频率谱、音频功率谱、谱质心等音频处理和变换提供多种音频处理和变换函数，如降噪、谱分析、频率变换、时间伸缩等，可以用于音频信号的修复、增强、变换等操作表librosa的主要功能03（二）Python相关工具音频分类技术的处理流程及相关工具Keras框架可用于构建音频分类模型。Keras框架表Kera构建卷积神经网络流程步骤Keras代码示例导入所需库fromkeras.modelsimportSequential<br>fromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense创建模型model=Sequential()添加卷积层model.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),activation='relu',input_shape=(img_height,img_width,3)))添加池化层model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))添加卷积层和池化层model.add(Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu'))<br>model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))添加展开层model.add(Flatten())添加全连接层model.add(Dense(units=128,activation='relu'))添加输出层model.add(Dense(units=num_classes,activation='softmax'))编译模型pile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])训练模型model.fit(x_train,y_train,epochs=10,validation_data=(x_val,y_val))评估模型test_loss,test_acc=model.evaluate(x_test,y_test)04汽车紧急警报检测技术（一）汽车紧急警报检测技术定义紧急警报检测是一种利用传感器、音频处理和人工智能来检测和识别紧急警报声音的技术。它可以用来提醒当局有紧急车辆的存在，使他们能够迅速做出反应。道路上的自动驾驶汽车感知到“救护车”警报为其让道04汽车紧急警报检测可以采用声音检测技术通过安装在汽车内部的麦克风，将汽车内部的声音信号转换为电信号，然后通过特定的算法进行处理，以判断是否发生紧急警报。汽车紧急警报检测也可以采用图像处理技术安装在汽车内部的摄像头可以将汽车内部的图像信号转换为电信号，然后通过特定的算法进行处理，以判断是否发生紧急警报。汽车紧急警报检测也可以采用传感器技术可以安装在汽车内部的气体传感器，烟雾传感器等，通过测量汽车内部的气体浓度或烟雾浓度，以判断是否发生紧急警报。汽车紧急警报检测技术（二）汽车紧急警报检测的解决方案05基于音频分类实现汽车紧急警报检测功能（一）数据准备

选用EmergencyVehicleSirenSounds数据集。该数据集收集了来自不同品牌和型号的警报器的音频，共有11个类别，每个类别有超过200个音频文件。所有音频文件的采样率为44.1kHz，每个文件的时长为2秒，文件格式为.wav。05选用Librosa库对采集的音频数据进行探索性分析。基于音频分类实现汽车紧急警报检测功能（二）音频数据探索性分析05选用Librosa库对采集的音频数据进行探索性分析。基于音频分类实现汽车紧急警报检测功能（三）特征提取

接下来，使用librosa.feature.mfcc函数计算MFCC特征。这个函数的参数包括:y：音频数据sr：采样率n_mfcc：要提取的MFCC特征的数量05使用Keras搭建卷积神经网络实现音频分类模型的构建