1. 音频事件检测演示(Sound event detection demos)
音频事件检测演示
本文通过展示一系列基于Python实现的音频事件检测应用实例，探讨其功能与局限性。该应用旨在识别音频中的特定事件，如声音类型及其出现时间。
音频事件识别实例
- Demo 1: 纯音乐《赛马》中，16秒处的马嘶声被准确检测到，结果显示为“Neigh, whinny”、“Horse”和“Animal”。值得注意的是，因为音乐由古筝演奏，检测中也会出现“Zither”。
- Demo 2: 流行歌曲中，检测结果以“music”和“music instrument”为主，反映了伴奏的识别能力。
- Demo 3: 对厨房场景的检测效果良好，即使是荷兰语环境，应用也能较好地识别日常活动。
- Demo 4: 对中文歌曲的检测证明模型具有跨语言能力，作为通用音频事件检测器有效。
- Demo 5: 不同风格音乐的检测显示，模型不仅识别乐器伴奏，还能识别伴奏类型，进一步验证了其通用性。
不足之处
在某些复杂场景下，如厨房音频，模型偶尔会出现误检。例如，在28秒和43秒处，模型误将孩子的哭声识别为猫叫，原因在于模型仅依赖当前时间窗口的音频信息，未能充分考虑上下文和历史信息。
参考与更新
- Kong Q等人在《IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing》上介绍了Panns模型，用于音频模式识别的预训练神经网络。(参考文献1)
- 此外，yinkalario提供了一个通用声音识别的Demo示例。(参考文献2)