数据挖掘 - ESC-50 二进制分类器的音频数据 - 吾爱随笔录

数据挖掘机器学习音频识别

2022-02-26 08:11:41

我正在使用 ESC-50 数据集构建二进制声音分类器。我选了一门“狗吠”为阳性，其余 49 门课程为阴性。由于数据集不平衡，我遇到了很多培训问题。我尝试构建模型，但无法获得大于 0.3 的 f1 分数。

我正在使用 mfcc 和 fft 作为功能。我曾尝试使用 LR 和 SVM 进行训练，但没有取得多大成功。不能使用深度学习模型，因为它是一个实时系统并且不会有太多延迟。

我该如何解决这个问题？

1个回答

在 ESC-50 数据集的github 页面上，有一个尝试过的分类器列表以及相关论文的链接。最好的都是使用某种深度学习，主要是 CNN，目前最好的分数是 85.5%。基准随机森林（可在此处获得笔记本）达到44.3%，而 SVM（可在此处获得）达到 39.6%。

我建议你看看上面链接的方法，看看你是否可以改进它们。但是，为了获得更高的准确性，您可能需要某种深度神经网络。

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