1. 音頻事件檢測演示(Sound event detection demos)
音頻事件檢測演示
本文通過展示一系列基於Python實現的音頻事件檢測應用實例，探討其功能與局限性。該應用旨在識別音頻中的特定事件，如聲音類型及其出現時間。
音頻事件識別實例
- Demo 1: 純音樂《賽馬》中，16秒處的馬嘶聲被准確檢測到，結果顯示為「Neigh, whinny」、「Horse」和「Animal」。值得注意的是，因為音樂由古箏演奏，檢測中也會出現「Zither」。
- Demo 2: 流行歌曲中，檢測結果以「music」和「music instrument」為主，反映了伴奏的識別能力。
- Demo 3: 對廚房場景的檢測效果良好，即使是荷蘭語環境，應用也能較好地識別日常活動。
- Demo 4: 對中文歌曲的檢測證明模型具有跨語言能力，作為通用音頻事件檢測器有效。
- Demo 5: 不同風格音樂的檢測顯示，模型不僅識別樂器伴奏，還能識別伴奏類型，進一步驗證了其通用性。
不足之處
在某些復雜場景下，如廚房音頻，模型偶爾會出現誤檢。例如，在28秒和43秒處，模型誤將孩子的哭聲識別為貓叫，原因在於模型僅依賴當前時間窗口的音頻信息，未能充分考慮上下文和歷史信息。
參考與更新
- Kong Q等人在《IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing》上介紹了Panns模型，用於音頻模式識別的預訓練神經網路。(參考文獻1)
- 此外，yinkalario提供了一個通用聲音識別的Demo示例。(參考文獻2)