基于机器学习的音频分类

为施行有效的音频分类以高效率处理日渐复杂的音频信息,研究采用包含多种神经网络在内的5种机器学习模型,实现多种决策下的音频分类以寻找最优模型,基于分类准确度对各模型分类效果进行评估,在使用正则化方法保证模型泛化能力的条件下,通过比较和实验,挖掘并验证出了相对最优的模型——卷积神经网络音频分类模型及对应参数,为现有音频分类模型的进一步优化提供了参考方向。