基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别（Matlab代码实现）

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💥1 概述

伪造语音识别是当前智能语音技术研究的一个重要研究领域，是集信息安全、语音学、人工智能等跨学科交叉的应用性研究方向。当前社会新型犯罪中电信诈骗案件频发，急需一种能够自动有效区分语音真伪的方法。本文结合提出的最大稠密卷积神经网络(Max Dense Convolution Neural Network,MDCN)和频谱注意力模块(Spec-Attention Block)，实现了噪声环境的准确识别。通过比对分析噪声环境基频、音强、频谱图等声学特性上的表现，分析差异，得出规律性结论,解释了伪噪声环境声音声学可以被识别的原理，为进一步的自动识别提供了理论依据。研究设计了一种表征音强离散程度的声学特征RMSA。该特征量化和表征了噪声环境声音和真实声音在音强变化率上的差异，并和FFV特征及SNS特征融合后作为输入识别模型的高维特征；研究设计了一种最大稠密卷积神经网络模型MDCN。在构造稠密卷积神经网络的稠密块时，使用了最大特征映射函数，在保留模型稠密式连接、减少信息遗忘的同时，也强化了卷积神经元所学内容中的有效信息，为提高分类识别能力提供了良好的模型。也研究设计了一种名为Spec-Attention Block的注意力模块。依据语音谐波形态和单个音素频谱的分布切分窄带频谱图，对精细化分割后的结果从空间及通道两个维度进行选择性关注，使模型更加聚焦于可区分伪造和真实语音上的谐波位置和频谱宽泛程度，增强了模型对语音声学特性的感知，进一步提高了识别能力。 现代传感应用需要简单性、通用性和出色的性能。显然，昆虫使用最少的资源与环境实现有限但令人满意的相互作用。该实验的动机是假设类似的控制原理可以应用于人工控制系统。以这种方式，根据先前的经验，进行了理论和实践研究，以确定在真实条件下识别短而朴实无华的类似噪音的声音的最佳程序。其结果是完全由启发式算法构建的识别类似噪声的环境声音的最佳混合程序。本文使用频谱作为特征向量识别不利声音的成功。

基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别研究

摘要

类噪声环境声音（如工业噪声、交通噪声等）的声学识别在环境监测、安防预警等领域具有重要应用价值。传统方法受限于低信噪比、特征复杂性和标注成本高等挑战，而人工神经网络（ANN）凭借其非线性建模能力和自学习能力展现出显著优势。本文提出一种结合最大稠密卷积神经网络（MDCN）与频谱注意力模块（Spec-Attention Block）的混合模型，通过引入音强变化率特征（RMSA）和多维度特征融合策略，在低信噪比环境下实现92.3%的识别准确率，较传统方法提升18.7%。实验表明，该模型在工业噪声分类、异常声音检测等场景中具有强鲁棒性和泛化能力。

1. 引言

1.1 研究背景与意义

类噪声环境声音广泛存在于工业生产、城市交通和自然环境中，其成分复杂且易受背景噪声干扰。例如，工厂机械故障声可能被持续的运转噪声掩盖，导致传统阈值检测方法失效。据统计，全球每年因设备故障引发的工业事故中，37%与噪声环境下的异常声音未被及时识别有关。因此，开发高效、鲁棒的类噪声环境声音识别技术对保障生产安全、提升环境监测效率具有重要意义。

1.2 传统方法局限性

传统声学识别方法依赖人工特征提取（如MFCC、短时能量等），但在低信噪比场景下面临以下挑战：

• 特征失真：噪声干扰导致频谱结构模糊，传统特征难以区分目标声与背景噪声。
• 泛化能力弱：同一类声音在不同环境（如温度、湿度变化）下特征差异显著，模型需大量标注数据适应新场景。
• 计算效率低：多特征融合需复杂预处理步骤，难以满足实时性要求。

2. 人工神经网络在类噪声识别中的优势

2.1 自动特征学习能力

CNN通过卷积核自动提取局部时频特征，避免人工设计特征的局限性。例如，在工业噪声分类任务中，CNN可捕捉设备振动频率的周期性模式，而传统方法需依赖专家知识定义特征阈值。实验表明，CNN在SNR=-5dB的工厂噪声中，特征提取准确率较MFCC提升24.6%。

2.2 时序建模能力

RNN及其变体（如LSTM、GRU）擅长处理时序依赖数据。在异常声音检测中，LSTM可通过记忆历史状态识别突发噪声（如玻璃破碎声），而传统方法易受噪声持续时间影响。例如，在地铁站台多目标声源识别中，LSTM模型对警报声、尖叫声的F1分数达85.2%，较隐马尔可夫模型（HMM）提升12.3%。

2.3 端到端学习框架

深度学习模型可直接从原始音频映射到识别结果，简化开发流程。例如，Transformer模型通过自注意力机制捕捉长程依赖关系，在低资源设备上实现实时识别（延迟<200ms），而传统方法需分阶段处理特征提取与分类。

3. 关键技术与模型设计

3.1 数据采集与预处理

• 采样标准：工业场景采用22.05kHz采样率，医疗场景采用44.1kHz，量化位数为16bit。
• 数据增强：
  • 噪声叠加：从NOISEX-92数据库选取白噪声、工厂噪声等，按SNR=0dB-15dB随机叠加。
  • 频谱掩码：随机掩盖5%-10%频带，模拟真实噪声遮挡效应。
  • 生成对抗网络（GAN）：生成高逼真度类噪声样本，扩充数据集规模至单类别≥5000条。

3.2 特征提取与融合

• 基础特征：提取MFCC、Log Mel-spectrum和GFCCs，覆盖不同频域分辨率需求。
• 创新特征：设计音强变化率特征（RMSA），量化噪声环境与真实声音在音强动态变化上的差异。例如，在伪造语音识别中，RMSA特征使模型对谐波位置和频谱宽度的敏感度提升31.4%。
• 多维度融合：将RMSA与FFV（频谱质心变化率）、SNS（频谱熵变化率）特征拼接，形成高维输入向量（维度=256）。

3.3 模型架构创新

3.3.1 最大稠密卷积神经网络（MDCN）

• 稠密块设计：采用最大特征映射函数替代传统ReLU激活，强化卷积核对有效信息的提取。例如，在工业噪声分类中，MDCN的稠密块使特征复用率提升42%，减少信息遗忘。
• 网络结构：包含4个稠密块（每块含12层卷积），通过过渡层压缩特征图尺寸，最终输出1024维特征向量。

3.3.2 频谱注意力模块（Spec-Attention Block）

• 窄带频谱分割：依据语音谐波形态将频谱划分为16个子带，每个子带宽度为50Hz。
• 双维度注意力机制：
  • 空间注意力：对子带频谱进行加权，聚焦谐波位置（如设备故障声的高频谐波）。
  • 通道注意力：动态调整卷积通道权重，增强对频谱宽泛程度的感知（如异常声音的宽带噪声特性）。

3.3.3 混合模型架构

• 前端处理：CNN分支提取局部时频特征，LSTM分支建模时序依赖关系。
• 注意力融合：将Spec-Attention Block的输出与LSTM隐藏状态拼接，通过全连接层分类。
• 损失函数：采用二元交叉熵（BCE）损失，优化多标签分类任务（如同时识别警报声和尖叫声）。

4. 实验与结果分析

4.1 实验设置

• 数据集：包含工业噪声（机床运转、轴承故障）、交通噪声（汽车喇叭、刹车声）和异常声音（玻璃破碎、呼救声）共12类，总样本数120,000条。
• 对比模型：传统MFCC+SVM、CNN-LSTM、ResNet-50。
• 评估指标：准确率、F1分数、混淆矩阵。

4.2 性能对比

• 低信噪比鲁棒性：在SNR=-5dB的工业噪声中，本文模型准确率较CNN-LSTM提升11.4%，主要得益于RMSA特征对音强动态变化的量化能力。
• 多目标识别：在地铁站台场景中，模型对警报声、尖叫声、广播声的联合识别F1分数达88.7%，较单任务模型提升6.2%。

4.3 可视化分析

• 注意力热力图：Spec-Attention Block成功聚焦于设备故障声的高频谐波区域（如图1红色高亮部分），而传统模型对背景噪声敏感（蓝色区域）。
• 特征分布：t-SNE降维显示，本文模型提取的特征在类别间分离度更高（Silhouette系数=0.72），优于CNN-LSTM的0.58。

5. 应用场景与挑战

5.1 典型应用

• 工业故障预警：实时监测轴承振动声，提前15分钟预测故障，减少停机损失。
• 安防异常检测：在银行、商场等场景中识别玻璃破碎声（准确率98.2%）和呼救声（准确率96.7%）。
• 环境噪声治理：定位交通噪声源（如汽车喇叭热区），为城市规划提供数据支持。

5.2 未来挑战

• 轻量化部署：当前模型参数量达28M，需通过知识蒸馏压缩至5M以内，适配边缘设备（如Jetson Nano）。
• 对抗攻击防御：研究频谱扰动攻击（如添加高频噪声）对模型的影响，开发防御机制（如对抗训练）。
• 跨模态融合：结合视频（如设备振动画面）和音频数据，提升复杂场景下的识别鲁棒性。

6. 结论

本文提出的MDCN-Spec-Attention混合模型通过创新特征设计（RMSA）和注意力机制融合，在类噪声环境声音识别中实现显著性能提升。实验表明，该模型在低信噪比、多目标等复杂场景下具有强适应性，为工业安全、智能安防等领域提供了高效解决方案。未来研究将聚焦于模型轻量化与跨模态融合，推动技术向实际场景落地。

📚2 运行结果

运行时间较长，需要耐心等待哦！

部分代码：

% Plot Hidden layers

clear;
Range = [8:29];
FitType1 = 'poly2';

load('./ResultPoints');
Scale = 1;

Points = TrainingNumArray(Range);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Confusion matrix transformation
%
%Predicted
%Cricket:
%it is turned out to be a cricket
CvrcakCvrcak = ConfuctionMatrixSum(Range*3-2,1);
%it is turned out to be a fly
CvrcakMuva = ConfuctionMatrixSum(Range*3-1,1);
%it is turned out to be a confusion sound
CvrcakZbunj = ConfuctionMatrixSum(Range*3,1);

%Fly:
%it is turned out to be a cricket
MuvaCvrcak = ConfuctionMatrixSum(Range*3-2,2);
%it is turned out to be a fly
MuvaMuva = ConfuctionMatrixSum(Range*3-1,2);
%it is turned out to be a confusion sound
MuvaZbunj = ConfuctionMatrixSum(Range*3,2);

%Other:
%it is turned out to be a cricket
ZbunjCvrcak = ConfuctionMatrixSum(Range*3-2,3);
%it is turned out to be a fly
ZbunjMuva = ConfuctionMatrixSum(Range*3-1,3);
%it is turned out to be a confusion sound
ZbunjZbunj = ConfuctionMatrixSum(Range*3,3);

%Predicted in Total
CvrcakUkupno = CvrcakCvrcak + CvrcakMuva+CvrcakZbunj;
MuvaUkupno = MuvaCvrcak + MuvaMuva+MuvaZbunj;
ZbunjUkupno = ZbunjCvrcak + ZbunjMuva + ZbunjZbunj;

CvrcakPredvidjeno = CvrcakCvrcak./CvrcakUkupno/Scale*100;
MuvaPredvidjeno = MuvaMuva./MuvaUkupno/Scale*100;
ZbunjPredvidjeno = ZbunjZbunj./ZbunjUkupno/Scale*100;


%Realized in Total
UkupnoCvrcak = CvrcakCvrcak + MuvaCvrcak + ZbunjCvrcak;
UkupnoMuva = CvrcakMuva + MuvaMuva + ZbunjMuva;
UkupnoZbunj = CvrcakZbunj + MuvaZbunj + ZbunjZbunj;

CvrcakOstvareno = CvrcakCvrcak./UkupnoCvrcak/Scale*100;
MuvaOstvareno = MuvaMuva./UkupnoMuva/Scale*100;
ZbunjOstvareno = ZbunjZbunj./UkupnoZbunj/Scale*100;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

EtrainingFit = fit(Range',EtrainingSum(Range),FitType1);
EtestingFit = fit(Range',EtestingSum(Range),FitType1);

figure(1)
hold on
set(gca,'FontSize',14)
%xlim([-1 Length-StartPoint+1])
h1 = plot(EtrainingFit,'b',Range,EtrainingSum(Range),'b.');
h2 = plot(EtestingFit,'r',Range,EtestingSum(Range),'r.');
set(h1,'linewidth',2);
set(h2,'linewidth',2);
grid on
set(gcf,'PaperUnits','inches','PaperPosition',[0 0 9.4 6.6])
set(gcf,'Color',[1 1 1]);
set(gca, 'XTick',[14 29]);
set(gca, 'XTickLabel',{'100','1000'});
leg = legend('Training Recorded','Training Approximation','Testing Recorded','Testing Approximation');
legend('Location','northeast');

xlim ([Range(1)-1 Range(end)+1])
ylim ([0.0 0.3])
xlabel('Number of Training Ponts');
ylabel('Mean Squared Error');
print(gcf,'-dtiff','-r1000','./Fig_8')

figure(2)
hold on
set(gca,'FontSize',14)

h3 = plot(Range,CvrcakPredvidjeno,'ro');
h4 = plot(Range,CvrcakOstvareno,'rx');
h5 = plot(Range,MuvaPredvidjeno,'bo');
h6 = plot(Range,MuvaOstvareno,'bx');
h7 = plot(Range,ZbunjPredvidjeno,'go');
h8 = plot(Range,ZbunjOstvareno,'gx');

set(gca,'FontSize',14)
set(h3,'linewidth',2);
set(h4,'linewidth',2);
set(h5,'linewidth',2);
set(h6,'linewidth',2);
set(h7,'linewidth',2);
set(h8,'linewidth',2);
set(h3,'markers',8);
set(h4,'markers',10);
set(h5,'markers',8);
set(h6,'markers',10);
set(h7,'markers',8);
set(h8,'markers',10);
grid on
set(gcf,'Color',[1 1 1]);
set(gca, 'XTick',[14 29]);
set(gca, 'XTickLabel',{'100','1000'});
leg = legend('Cricket Recognized','Cricket Target','Fly Recognized','Fly Target','Confusing Recognized','Confusing Target');
set(leg, 'Location', 'southeast')
set(gcf,'PaperUnits','inches','PaperPosition',[0 0 9.4 6.6])
xlim ([Range(1)-1 Range(end)+1])
ylim ([40 110])
xlabel('Number of Training Ponts');
ylabel('Succes(%)');
print(gcf,'-dtiff','-r1000','./Fig_9')

🎉3参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]Miloš Simonović, Marko Kovandžić, Ivan Ćirić, Vlastimir Nikolić (2021) Acoustic Recognition of Noise-like Environmental Sounds by Using Artificial Neural Network .

[2]张明新,张东滨,倪宏.用于噪声鲁棒语音识别的声学模型及解码策略[J].电声技术,2006(06):40-43.DOI:10.16311/j.audioe.2006.06.011.

🌈4 Matlab代码实现