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《 AudioClassification-Pytorch：GitHub项目网页解读》
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：
一、项目概述
- 目标：实现对环境声音、动物叫声、语种等多种声音的精准识别，支持不同场景下的声音分类需求。
- 应用场景：涵盖室外环境监测（如城市噪音识别）、野生动物保护（如鸟类叫声区分）、语音识别（如方言识别）等，同时鼓励用户拓展更多场景。
- 交流支持：提供知识星球和QQ群（群号：758170167）供用户讨论，知识星球内可获取项目模型文件及其他资源。
二、使用准备
- 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）
三、项目核心特性
-
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）。
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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。
四、模型性能测试
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 |
- 说明：ResNetSE准确率最高，适合对精度要求高的场景；TDNN参数规模最小，适合资源受限的设备。
五、使用流程
1. 安装环境
- 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 .
- 快速安装：
2. 数据准备
- 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。
- 若使用UrbanSound8K数据集，需下载并解压至
3. 预处理配置（可选）
- 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
4. 提取特征（可选，加速训练）
- 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）。
5. 模型训练
- 单卡训练：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py - 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。
6. 训练可视化
- 执行命令启动VisualDL，通过网页查看损失、准确率等指标：
visualdl --logdir=log --host=0.0.0.0 - 访问
http://localhost:8040（服务器需替换为对应IP）。
7. 模型评估
- 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。
8. 预测
- 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
六、其他功能
-
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
七、参考资料
- 相关开源项目：PaddleSpeech、PaddlePaddle-MobileFaceNets、PPASR、3D-Speaker。
该项目提供了完整的声音分类解决方案，从数据处理到模型部署均有详细指导，适合开发者快速上手并应用于实际场景。