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基于MATLAB的语音信号生成小波时频图然后利用cnn进行分类网络结构为简单cnn网络和resnet18网络在信号处理与机器学习交叉的领域中对语音信号的分析与分类一直是热门话题。
今天咱们就来唠唠如何基于MATLAB生成语音信号的小波时频图并借助CNN卷积神经网络中的简单CNN网络和ResNet18网络实现分类。
MATLAB生成语音信号小波时频图MATLAB在信号处理方面有着得天独厚的优势。
咱们先读取语音信号文件假设语音文件名为audio.wav。
[y, Fs] audioread(audio.wav);这里audioread函数用于读取音频文件y就是读取到的语音信号数据Fs则是该信号的采样频率。
基于MATLAB的语音信号生成小波时频图然后利用cnn进行分类网络结构为简单cnn网络和resnet18网络接下来为了生成小波时频图我们可以使用cwt函数连续小波变换Continuous Wavelet Transform。
wname db4; % 选择小波基这里用Daubechies 4小波 scales 1:128; % 设置尺度范围 [cfs, freqs] cwt(y, scales, wname, 1/Fs);在这段代码里我们设定了使用db4小波基并且在1到128的尺度范围内进行变换。
cwt函数返回系数cfs和对应的频率freqs。
然后绘制小波时频图figure; surf(1/Fs:1/Fs:length(y)/Fs, freqs, abs(cfs)); shading interp; xlabel(Time (s)); ylabel(Frequency (Hz)); zlabel(Magnitude); title(Wavelet Time - Frequency Representation);这段代码创建了一个三维表面图通过shading interp让图形看起来更平滑坐标轴分别代表时间、频率和系数幅值。
这样我们就得到了语音信号的小波时频图这个时频图能够展示语音信号在不同时间和频率上的能量分布情况为后续的CNN分类提供特征数据。
基于CNN的分类简单CNN网络简单CNN网络结构一般由卷积层、池化层和全连接层组成。
在Python的Keras库中搭建简单CNN网络可以这么做from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model Sequential() model.add(Conv2D(32, (3,
, activationrelu, input_shape(height, width, channels))) model.add(MaxPooling2D((2,
)) model.add(Conv2D(64, (3,
, activationrelu)) model.add(MaxPooling2D((2,
)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activationrelu)) model.add(Dense(num_classes, activationsoftmax))这里Sequential模型是一种线性堆叠模型。
首先添加一个卷积层Conv2D32 个卷积核大小为(3,
激活函数用relu并且设定输入数据的形状height、width和channels根据我们前面生成的小波时频图数据来确定。
然后紧跟一个池化层MaxPooling2D来降低数据维度。
再次添加卷积层和池化层进一步提取特征。
Flatten层将多维数据展平最后通过全连接层Dense进行分类输出的类别数量由num_classes决定激活函数用softmax以得到各类别的概率分布。
ResNet18网络ResNet18Residual Network 18层引入了残差结构解决了深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。
同样在Keras中搭建from keras.applications.resnet import ResNet18 from keras.layers import Dense from keras.models import Model base_model ResNet18(weightsimagenet, include_topFalse, input_shape(height, width, channels)) x base_model.output x GlobalAveragePooling2D()(x) x Dense(256, activationrelu)(x) predictions Dense(num_classes, activationsoftmax)(x) model Model(inputsbase_model.input, outputspredictions)这里先加载预训练的ResNet18模型weightsimagenet表示使用在ImageNet数据集上预训练的权重include_topFalse意味着不使用原模型最后的全连接层因为我们要针对自己的语音分类任务进行调整。
然后通过全局平均池化层GlobalAveragePooling2D对特征进行压缩再添加全连接层和最终的分类层最后构建成我们用于语音分类的ResNet18模型。
结语通过MATLAB生成语音信号的小波时频图再利用简单CNN网络和ResNet18网络进行分类我们可以有效地对语音信号进行分析和分类。
当然实际应用中还需要对模型进行调优比如调整超参数、处理数据增强等以提高分类的准确率。
希望这篇文章能给大家在语音信号处理和CNN应用方面带来一些启发。