Applicazione di modelli di deep learning nel riconoscimento del suono

L'applicazione di modelli di deep learning nel riconoscimento del suono ha formato un quadro tecnico completo. Il suo valore fondamentale risiede nel raggiungimento di un'estrazione di caratteristiche sonore e di una comprensione semantica di alta precisione e multi-scenario attraverso l'apprendimento end-to-end. Di seguito sono riportate le principali direzioni di applicazione tecnica e le tipiche architetture dei modelli:

• Utilizzo di CNN per apprendere automaticamente le caratteristiche locali (come la struttura armonica e i formanti) dagli spettrogrammi mel, sostituendo l'ingegneria delle caratteristiche manuali tradizionali utilizzando MFCC, questo approccio migliora la precisione della classificazione del 27% in ambienti rumorosi sul dataset UrbanSound8K.
• Modelli leggeri come MobileNetV3, che utilizzano convoluzioni separabili in profondità e moduli di attenzione PSA, raggiungono una precisione di riconoscimento del suono degli uccelli del 100% top-5 con soli 2,6 milioni di parametri.

• L'architettura ibrida CRNN (CNN + BiLSTM) cattura simultaneamente le caratteristiche spettrali e le dipendenze temporali degli eventi sonori, raggiungendo un punteggio F1 del 92,3% per il rilevamento di eventi improvvisi come la rottura del vetro.
• Transformer utilizza un meccanismo di auto-attenzione per elaborare lunghe sequenze audio, raggiungendo una precisione superiore al 99% nella classificazione dei pianti dei neonati per fame e dolore.

• Fusione multimodale: l'addestramento congiunto del modello visivo YOLOv8 e della rete audio LSTM analizza simultaneamente i movimenti dei neonati e la frequenza del pianto, riducendo i falsi positivi del 38%.
• Implementazione leggera: chip come l'WT2605A integrano motori di inferenza DNN, riducendo il consumo energetico del modulo di riconoscimento dell'impronta vocale a 15mW.

(Nota: i numeri di riferimento nella tabella sono indicati al di fuori della tabella.)