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《 AudioClassification-Pytorch：GitHub项目网页解读》

news 2025/8/12 5:28:44

《 AudioClassification-Pytorch：GitHub项目网页解读》
在这里插入图片描述

解读这个网页 https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification-Pytorch
该网页是GitHub上一个基于PyTorch实现的声音分类系统项目主页，详细介绍了项目的核心信息、使用流程及技术细节，以下是具体解读：

环境要求：
- 操作系统：Windows 11 或 Ubuntu 22.04
- 依赖工具：Anaconda 3、Python 3.11、PyTorch 2.0.1（需GPU支持）

支持的模型：
包含7种主流声音分类模型，每种模型均对应相关研究论文，可根据需求选择：
- EcapaTdnn、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE、CAMPPlus、ERes2Net、ERes2NetV2（新增模型）。
支持的池化层：
提供4种池化方式，用于特征聚合与降维：
- AttentiveStatsPool(ASP)、SelfAttentivePooling(SAP)、TemporalStatisticsPooling(TSP)、TemporalAveragePooling(TAP)。
支持的预处理方法：
6种音频特征提取方法，可将原始音频转换为模型可处理的特征：
- MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank、Wav2vec2.0、WavLM。

在UrbanSound8K数据集（含10类城市环境声音，测试集共874条音频）上的性能表现如下：

模型	参数规模（Params/M）	预处理方法	准确率	模型获取方式
ResNetSE	7.8	Fbank	0.96233	加入知识星球获取
ERes2NetV2	5.4	Fbank	0.95662	加入知识星球获取
CAMPPlus	7.1	Fbank	0.95454	加入知识星球获取
EcapaTdnn	6.4	Fbank	0.95227	加入知识星球获取
ERes2Net	6.6	Fbank	0.94292	加入知识星球获取
TDNN	2.6	Fbank	0.93977	加入知识星球获取
PANNS（CNN10）	5.2	Fbank	0.92954	加入知识星球获取
Res2Net	5.0	Fbank	0.92580	加入知识星球获取

安装PyTorch（GPU版）：

conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

安装macls库：
- 快速安装：python -m pip install macls -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 源码安装（推荐，保证最新）：
```
git clone https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification-Pytorch.git
cd AudioClassification-Pytorch/
pip install .
```

数据集结构：将音频文件按类别存放于dataset/audio目录（如dataset/audio/鸟叫声/），每条音频长度需≥3秒。
生成数据列表：执行create_data.py生成训练/测试列表，格式为“音频路径\t类别标签”（标签从0开始）。
示例：dataset/UrbanSound8K/audio/fold2/104817-4-0-2.wav 4
- 若使用UrbanSound8K数据集，需下载并解压至dataset目录，再修改代码生成列表。

在配置文件中修改特征提取方法（默认Fbank），支持切换为MelSpectrogram、MFCC等，示例：

preprocess_conf:feature_method: 'MFCC'  # 切换为MFCCmethod_args:sample_frequency: 16000  # 采样率num_mel_bins: 80         # 梅尔 bins 数量

提前提取音频特征并保存，训练时直接加载：

python extract_features.py --configs=configs/cam++.yml --save_dir=dataset/features

修改配置文件，将dataset_conf.train_list和test_list指向生成的特征列表（train_list_features.txt、test_list_features.txt）。

多卡训练：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 train.py

关键参数调整：
- dataset_conf.num_class：根据数据集类别数修改（如UrbanSound8K为10）。
- dataset_conf.batch_size：显存不足时减小该值。

执行评估命令，输出准确率并生成混淆矩阵（保存于output/images/）：
```
python eval.py --configs=configs/bi_lstm.yml
```
注意：中文标签在Ubuntu系统需安装字体（如SimHei），否则可能显示异常。

使用训练好的模型预测音频类别：

python infer.py --audio_path=数据集音频路径

录音工具：record_audio.py可录制采样率16000Hz、单通道、16bit的音频，方便制作自定义数据集：
```
python record_audio.py
```
实时录音识别：infer_record.py支持持续录音并实时分类，可用于场景化应用（如鸟类监测触发拍照）：
```
python infer_record.py --record_seconds=3  # 每3秒识别一次
```