摘要

近年来，人工智能技术迅速发展，图像与音频的分类、识别等领域逐渐成为研究热点。得益于谷歌推出的第二代人工智能学习框架——TensorFlow，深度学习在多个应用场景中得到了广泛探索与实践。

本项目基于TensorFlow平台，采用有监督的深度学习方法对音频数据进行分类处理，重点识别包含潜在危险信号的声音片段，如呼救声、重物坠落声以及摔倒声等异常声响，旨在实现对特定环境下的安全监测。

在模型构建过程中，尝试了多层全连接神经网络与卷积神经网络两种结构，并分别进行了训练和分类预测测试。经过对比分析，最终选用卷积神经网络作为核心模型，因其不仅具备更高的分类准确率，同时计算资源消耗更低，更适合实际部署应用。

关键词：深度学习，音频分类，TensorFlow，卷积神经网络

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Abstract

In recent years, artificial intelligence has advanced rapidly, making audio and image classification and recognition key research areas. With Google's release of the second-generation machine learning framework, TensorFlow, deep learning has gained extensive attention and application across various domains.

This project utilizes supervised deep learning based on TensorFlow to classify audio signals, focusing on detecting sounds associated with potential dangers—such as cries for help, heavy impacts, or falling noises—aiming to support safety monitoring in specific environments.

Two neural network architectures—multilayer fully-connected networks and convolutional neural networks—are implemented and evaluated through training and prediction tests. The convolutional neural network is ultimately selected due to its superior accuracy and lower computational cost, making it more suitable for practical deployment.

Keywords: deep learning, audio classification, TensorFlow, convolutional neural network

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第1章 前言

声音是人类感知外部环境、获取信息的重要媒介之一。随着科技的不断进步，人工智能进入快速发展阶段，越来越多的研究聚焦于声音信号的处理与理解。通常情况下，声音首先需要被转化为数字形式，即音频文件，才能被计算机系统处理。随后根据具体需求，从中提取特征并进行进一步分析。

本课题致力于设计一种能够有效识别具有危险性质音频的方法，主要源于现实中的市场需求。某企业计划开发一款面向老年人居家安全监测的产品，用于判断独居老人在家中的实时状态。当前社会老龄化趋势加剧，独居老人数量持续上升，因突发状况无法及时被发现而导致的悲剧时有发生。

为避免安装摄像头带来的隐私泄露问题，该产品拟采用非视觉化方案，通过部署录音设备采集室内声音，利用音频分析技术判断是否出现异常情况，从而在保护用户隐私的前提下实现安全预警。

自2005年以来，随着GPU加速、分布式计算技术的发展，算法优化以及海量数据的积累，深度学习再次迎来爆发式增长。因此，本设计尝试借助深度学习技术，初步解决危险音频的自动分类问题，提升响应效率与准确性。

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第2章 设计正文

第2.1节 设计题目

基于TensorFlow的危险音频信号分类系统设计与实现

第2.2节 背景资料

音频分类作为语音信号处理的一个重要分支，已广泛应用于智能家居、安防监控、健康监护等多个领域。传统的音频处理方法依赖手工提取特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、频谱质心、过零率等，再结合支持向量机或高斯混合模型进行分类。这类方法虽然在小规模任务中表现尚可，但在复杂噪声环境下鲁棒性较差，泛化能力有限。

近年来，深度学习凭借其强大的自动特征提取能力和端到端的学习机制，在音频分类任务中展现出显著优势。特别是卷积神经网络（CNN），通过对时频图的空间结构建模，能有效捕捉局部模式，已在语音识别、环境音检测等任务中取得优异成果。

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第2.3节 数据集制作

由于公开可用的包含呼救声、摔倒声、重物落地声等危险事件的专用音频数据集较为稀缺，本设计需自行构建训练与测试所用的数据集。数据来源包括开源数据库下载、网络合法资源采集以及模拟场景录制。

原始音频统一采样为16kHz、单声道、16位精度的WAV格式。随后将每段音频切分为固定长度（如3秒）的片段，不足部分补零处理。为增强模型鲁棒性，对部分样本添加背景噪声（如房间混响、电视声、空调运行声）进行数据增强。

最终数据集共包含四类标签：正常环境音（如走动、说话）、呼救声、重物落地声、摔倒声，每类约800~1000条样本，按7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。

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第2.4节 设计目标及可行性分析

本设计的核心目标是建立一个高效、准确的音频分类系统，能够在无摄像头介入的情况下，仅通过音频输入识别出可能危及人身安全的声音事件，辅助实现居家安全预警功能。

从技术角度看，当前深度学习框架成熟，TensorFlow提供了完整的工具链支持，包括数据预处理、模型搭建、训练调优和部署导出等功能，极大降低了开发门槛。同时，卷积神经网络在图像与音频领域的成功案例众多，证明其在处理时频特征方面具有天然优势。

硬件层面，现代CPU/GPU均可满足中小型模型的训练与推理需求，且可在边缘设备上部署轻量化版本，保证实时性。因此，该项目在技术路径、资源条件和应用场景上均具备较强的可行性。

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第2.5节 神经网络模型设计实践

本环节重点比较两种主流神经网络结构在音频分类任务中的表现：

首先是多层全连接神经网络（MLP）。该模型将音频转换为MFCC特征后展平输入，包含三个隐藏层，每层设置不同数量的神经元，并使用ReLU激活函数与Dropout防止过拟合。尽管结构简单，但该模型在训练初期即表现出收敛慢、准确率偏低的问题，尤其在区分相似类别（如重物落地与摔倒）时误差较高。

其次是卷积神经网络（CNN）。先将音频转换为梅尔频谱图，作为二维输入送入网络。模型由多个卷积-池化模块组成，后接全局平均池化层与全连接层输出分类结果。实验表明，该模型训练速度快，测试准确率明显优于MLP，达到92%以上，且参数量更少，推理延迟低。

综合评估后，决定采用CNN作为最终模型架构，并通过调整学习率、增加批量归一化等方式进一步优化性能。

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第2.6节 总结

本设计围绕危险音频信号的识别问题，提出了一种基于TensorFlow的深度学习解决方案。通过构建专用音频数据集，对比多层全连接网络与卷积神经网络的实际效果，最终确定以卷积神经网络为核心模型。

实验结果显示，该模型在分类准确性和计算效率方面均表现良好，具备较高的实用价值。未来可进一步拓展至更多类型的危险声音识别，并尝试在嵌入式设备上实现本地化部署，提升系统的实用性与响应速度。

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第3章 参考文献

[1] Abadi M, et al. TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Systems. 2015.
[2] Han K, Wang D, Zhang W. Speech Processing with LSTM-Based Autoencoders. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2015.
[3] Hershey S, et al. CNN Architectures for Large-Scale Audio Classification. ICASSP, 2017.
[4] Zhang C, et al. Mel-spectrogram based Sound Event Detection using Convolutional Neural Networks. Applied Acoustics, 2018.
[5] Yu Z, et al. Deep Learning Methods for Environmental Sound Classification: A Survey. Neurocomputing, 2020.

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第4章 致谢

感谢实验室提供的计算资源与技术支持，使本项目的训练与测试得以顺利开展。同时感谢相关开源社区贡献的数据集与代码示例，为模型设计提供了重要参考。也感谢指导教师在研究方向与论文撰写过程中给予的专业建议与耐心指导。

第 2 章 设计正文

2.1 设计题目

题目：基于深度学习实现对含危险信号音频的实时识别。

2.2 背景资料

当前，大多数音频分类系统依赖于统计学习方法，因其具备理论支撑和易于实现的优势。这类方法通常要求训练数据带有标签，并通过有监督学习方式构建模型，随后利用验证集评估模型性能。本设计亦采用此范式。常见的分类算法包括最小距离法、支持向量机（SVM）、神经网络、决策树以及隐马尔可夫模型等，相关细节参见文献[1]。

其中，最小距离法作为一种成熟的技术，需依赖测度空间来衡量不同音频之间的相似性，并常结合1NN（最近邻）进行分类。然而，计算音频间距离的过程往往较为复杂。传统上使用DTW（动态时间规整）方法处理时序不一致问题，如Ratanamahatana & Keogh (2004a)[2] 和近期 Mei et al. (2016)[3] 提出的学习Mahalanobis距离以提升DTW精度的方法。但这些方法未能满足三角不等式原则，因此并不完全符合严格意义上的距离定义。

另一类方法则尝试将时间序列压缩为较短的固定长度向量，进而在Euclidean空间中直接计算距离。本设计中的卷积神经网络模型正是受到此类思路的启发。

目前在养老领域，市场上尚未出现类似功能的产品，无论出于需求未被挖掘还是技术实现困难的原因，本项目均可视为一种创新性应用。该系统的设计需满足初步产品需求：方法应在保证高准确率的前提下尽可能简洁高效，具备快速计算能力，支持实时响应与交互。

2.3 数据集制作

2.3.1 声音采集及格式转换

由于缺乏公开可用的相关音频数据集，所有原始声音均由iPhone手机录音器自行采集。录制内容主要包括两类：一类为家庭起居室的普通背景音，包含播放背景音乐的环境声；另一类为含有潜在危险信号的声音，共收集了四种典型场景——重物坠地声、呼救声、人体摔倒声以及碗碟破碎声。

完成原始录音后，使用格式工厂软件对音频进行混合处理，生成两类最终音频文件：含危险信号与不含危险信号的片段。所有音频统一转换为.wav格式，以便后续由MATLAB程序读取和处理。

2.3.2 音频采样率处理

原始音频的采样频率为48kHz，导致数据量过大且采样点过于密集。为降低计算负担并保留关键特征信息，实施稀疏化采样策略：每8个采样点中提取一个数值。考虑到人类听觉可分辨至6kHz左右，而计算机对特征的捕捉能力更强，该降采样操作在保持信息完整性的同时显著减少了数据规模，具有合理性。

针对实时监控的需求，需合理设定音频片段的时间长度。若时间片过长，会导致警报延迟；若过短，则可能因信息不足造成误判。综合考虑后，选定2秒作为基本时间单位。

经过上述处理，一段2秒的音频被转换为长度为11962的一维行向量存储。理论上48kHz下2秒音频应包含96000个样本点，但由于实际截取长度为95696（可被8整除），略小于完整两秒，最终形成.csv格式文件用于后续建模。

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2.3.3 训练集和验证集划分

将处理完毕的数据文件随机划分为两部分：一部分作为验证集并标注类别标签，其余作为训练集同样进行标注。最终生成四个独立文件：训练集数据、训练集标签、验证集数据、验证集标签，确保模型训练与评估过程的独立性和有效性。

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2.4 设计目标及可行性分析

本设计依托现有的深度学习框架，特别是基于误差反向传播（BP）原理训练的多层前馈神经网络结构，提出两种模型方案：

第一种模型：全连接神经网络，包含4个隐藏层，输出层分为两个类别。采用交叉熵作为损失函数，优化器选用Adam，以提高收敛速度与稳定性。该模型在验证集上的分类准确率达到90%。

第二种模型：一维卷积神经网络（CNN），首先通过一层卷积操作配合多种一维滤波器提取局部时序特征，接着引入池化层减少数据维度，降低计算复杂度。随后进行扁平化处理，将高维特征映射为一维向量，再接入两层全连接层完成最终分类任务。同样采用交叉熵损失函数与Adam优化器。该模型在验证集上取得了98.5%的准确率。

两种模型均使用相同训练集进行训练，并通过同一验证集进行性能对比。实验结果表明，卷积神经网络不仅准确率更高，而且通过特征提取机制大幅降低了计算开销，更适合部署于需要实时响应的应用场景。

本文结构概述

全文主要围绕两大核心模块展开：一是将原始声音信号转化为可用于机器学习的有效数据集；二是具体模型的设计与实现。文中将分别详述两类模型的架构设计、训练流程及其结果分析。通过对准确率与训练耗时的综合比较，最终选择卷积神经网络作为最优方案。

从理论和实际应用的角度来看，上述两种方法都具备可行性，尽管最终的准确率高低尚无法完全预知。但结合当前已有的相关实践案例来看，预计这两种模型均能表现出较为理想的效果。在数据集构建完成后，如何选择关键参数成为搭建神经网络过程中的核心环节之一。通过实验探索并参考已有研究成果，该问题可以得到有效解决。因此，整体模型的可实施性非常强。

2.5 神经网络模型设计实践

2.5.1 全连接神经网络模型

（1）网络层数与神经元数量配置

根据深度学习的相关研究，增加神经网络的层数通常有助于提升模型拟合能力，使其能够更好地逼近复杂的非线性关系。经过多轮测试后，确定采用4层隐藏层结构。进一步增加层数并未带来性能提升，反而显著延长了训练时间。

具体结构如下：输入层包含11962个神经元，对应音频数据的维度；第一隐藏层设置为2500个神经元，以充分捕捉原始音频信息；第二隐藏层为500个神经元；第三层缩减至100个神经元；第四层进一步压缩到10个神经元；输出层则设定为2个神经元，确保输出结构与标签格式一致。

（2）激活函数的选择

所有隐藏层统一采用tanh作为激活函数。相比之下，ReLU函数在此任务中表现不佳，而Sigmoid函数由于存在梯度消失问题且输出不具备零均值特性，因此不适合本场景使用。

各函数表达式如下：

• Sigmoid: f(x) = 1 / (1 + e^-x)
• ReLU: f(x) = max(0, x)

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输出层使用Softmax函数进行归一化处理，适用于分类任务的最终输出。其公式形式为：St max。

（3）代价函数设定

选用交叉熵作为代价函数，主要目的是缓解传统平方误差函数在权重和偏置更新过程中可能出现的学习效率下降问题。在实际代码实现中，采用对数似然代价函数，以便与Softmax输出层相匹配。

定义损失函数时，设y为模型预测的概率分布，y’为真实标签对应的概率分布，用于衡量模型对实际情况的拟合程度。其数学表达为：

H(y, y’) = -Σ y’_i log y_i，其中i代表样本编号。

此即交叉熵代价函数的标准形式。

（4）优化器选择：Adam

最终选用Adam优化器而非SGD（随机梯度下降）。主要原因在于SGD缺乏自适应学习率机制——若初始学习率过小，收敛速度缓慢；若过大，则可能导致损失值震荡，甚至偏离局部最优解。此外，Adam在处理含噪声较多或梯度稀疏的问题上更具优势。

其参数更新规则如下：

m_t = βm_t-1 + (1 - β)g_t

v_t = βv_t-1 + (1 - β)g_t²

θ_t+1 = θ_t - α × m_t / (√v_t + ε)

常用超参数设置为：β = 0.9，β = 0.999，ε = 10^-8。

该算法综合考虑了一阶动量和二阶动量，为不同参数提供独立的自适应学习率调整机制。详细原理参见Kingma & Ba, 2014 [5]，文中验证了Adam在多种任务上的优越性能。

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（5）模型整体框架

最终构建的模型结构如图所示，其中T表示单次输入的观测样本数量。

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2.5.2 卷积神经网络模型

（1）滤波器设计与选择

该模型仅包含一层卷积层，采用一维滑动窗口滤波器，区别于传统图像处理中常用的二维滤波器。由于音频数据本质上是一维时间序列，将其视为单一变量的时间流，因此使用一维滤波器进行特征提取是合理且高效的。

滤波器尺寸为[1,10]的行向量，步长设为1，即每次移动一个单位长度。为保证卷积操作后序列长度不变，采用补零（padding）策略，在边缘填充0元素。实际实现中将Padding参数设为SAME。

输出通道数设为16，意味着共使用16种不同的滤波器。得益于参数共享机制，整个卷积层仅需学习160个参数，大大减少了训练时间和内存占用，计算开销较低。

卷积层的具体配置参考Cui et al., 2016 [4]，并通过实验对比不同设置效果，结果如图所示：

• 系列1：滤波器尺寸[1,10]，通道数16
• 系列2：滤波器尺寸[1,10]，通道数32
• 系列3：滤波器尺寸[1,5]，通道数16
• 系列4：滤波器尺寸[1,5]，通道数32

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可以看出，该模型所选用的参数设置十分合理。在尝试调整参数时，尽管增加了计算量和变量数量，但并未带来准确率的提升，反而出现了性能不稳定甚至准确率下降的情况。因此，最终决定采用第一组参数配置。

（2）激活函数的选择

本模型中所有层均采用了 ReLU 作为激活函数。选择该函数的主要原因在于其能够有效缓解梯度消失问题——当输入 x > 0 时，梯度保持恒定，不会随层数加深而衰减。实际训练过程中，ReLU 的表现也确实优于 Tanh 函数。

值得注意的是，在全连接神经网络结构中通常更倾向于使用 Tanh 函数，而非 ReLU。这是因为在全连接结构中，ReLU 容易导致部分神经元输出长期处于 x < 0 区域，从而使对应权重无法更新，出现“神经元坏死”现象，影响模型收敛效果。

（3）池化策略

在卷积层提取出初步特征后，为进一步压缩信息并保留关键特征，引入了池化操作。本设计采用最大值池化方式，并沿用一维滑动窗口结构，其形式与滤波器类似，但在长度设定上有显著区别。

参考 Jiffy, 2018 [6] 的研究思路，本方案未采用传统固定尺寸的池化窗口，而是引入动态池化机制，以输入数据长度的百分比来确定窗口大小，初步设定为约 10%。由于实际输入的数据结构已固定，最终选定长度为 1000 的一维行向量作为池化窗口，约占整体数据的 8.3%。

这种设计大幅减少了后续处理的数据量。同时，考虑到音频信号中存在噪声等干扰因素，稀疏且具有代表性的池化窗口反而有助于忽略无关波动，聚焦于核心特征提取。这一策略也成为模型表现优异的关键因素之一。

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（4）模型架构设计

本模型选用 Adam 优化器进行参数优化，具备自适应学习率特性，有利于加快收敛速度并提升稳定性。最终构建的模型结构如图4所示，其中 T 表示单次输入的观测样本数量。

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2.5.3 模型结果对比与分析

从实验结果来看，全连接神经网络在验证集上的准确率以及训练耗时方面均明显逊色于卷积神经网络。两者准确率对比如图5所示。

实验环境为搭载 Intel Core i5-4200H CPU @ 2.80GHz 处理器的笔记本电脑，运行 CPU 版本的 TensorFlow。

• 全连接神经网络完成 15 轮训练所需时间：约 11 分钟 9 秒
• 卷积神经网络完成 15 轮训练所需时间：约 5 分钟 42 秒

系列 1：全连接神经网络模型
系列 2：卷积神经网络模型

基于上述表现差异，可以明确判断模型优劣。因此，本设计最终确定采用卷积神经网络作为最终模型方案。

针对该结果，进一步分析得出以下主要原因：

1. 相较于卷积神经网络，全连接模型引入了大量额外变量。具体而言，全连接模型中的权重与偏置参数总数约为 3100 万个，而卷积神经网络仅约 8800 个。二者在可调参数数量上存在数量级差异，直接导致全连接模型训练效率低下，学习时间显著增加。
2. 即便投入更高的计算成本，全连接模型仍难以取得理想效果。其根本原因可能是该结构接收了过多冗余信息，对微小扰动过于敏感，容易引发输出剧烈波动，从而在分类决策阶段难以形成清晰稳定的判断依据。
3. 特征提取能力不足，导致模型无法基于正确依据做出准确判断。全连接结构可能过度关注全局细节，反而忽略了用于区分类别的重要局部特征。相比之下，卷积神经网络通过 16 种不同滤波器并行提取特征，更有可能捕捉到衡量音频差异的有效标准，进而在最终判断中实现有据可依的分类结果。

2.6 总结

本设计立足于实际应用场景，结合深度学习理论知识，从基础的全连接神经网络入手探索建模路径，并逐步改进，最终引入 CNN（卷积神经网络）结构，显著缩短了训练时间，同时提升了分类准确率。

在实现过程中，详细阐述了模型框架设计思路及数据预处理方法，对关键算法的选择依据进行了深入探讨，并通过实验证实了理论设想的可行性。

通过对两种模型进行直观对比与成因分析，发现尽管二者在部分细节设置上保持一致，但关键差异点正是造成性能差距的核心所在。由此进一步明确了结构设计对模型性能的重大影响。

当然，本设计仍存在一定局限性：首先，所使用的数据集规模较小、复杂性有限，覆盖场景不够全面；其次，当前卷积神经网络的结构仍有优化空间，其真实应用能力需通过更多实际场景验证；此外，如何将模型转化为满足产品需求的解决方案，将是后续工作的重点方向。

例如，识别含有危险信号的音频后，是否能实现更精细的分类？若继续沿用当前模型并扩展类别数量，性能是否会下降？若改用其他模型或融合策略，能否达到预期效果？这些问题将成为下一步研究的重点内容。

第 3 章 参考文献

[1] Junyin Qi, Jingguang Sun, Aidong Gao. Automatic Audio Classification Method Based on Content, 2005.4

第 4 章 致谢

在本模型的设计过程中，我得到了杨海钊老师和卢培培老师的悉心指导。无论是在深度学习理论的理解方面，还是在实际的音频处理操作中，老师们均提供了大量宝贵的建议与支持。每周定期的面对面交流，帮助我深入分析并解决研究过程中遇到的问题，极大推动了项目的进展。在此，向杨老师表达我最诚挚的谢意。

同时，衷心感谢苏州大学为我提供了优良的学习平台和丰富的学术资源。学校不仅营造了良好的科研氛围，还给予了我赴海外继续深造的宝贵机会，这些都为本设计的顺利完成创造了必要条件。怀着感恩之情，我对母校多年来的培养致以深深的感激。

此外，参考了多位学者的研究成果，为本研究奠定了坚实的理论基础：

• [2] Chotirat Ann Ratanamahatana 和 Eamonn Keogh 提出通过学习约束来提升时间序列分类的准确性，研究成果发表于2004年SIAM数据挖掘国际会议，页码11–22。
• [3] Jiangyuan Mei, Meizhu Liu, Yuan-Fang Wang 与 Huijun Gao 共同研究了基于马氏距离的动态时间规整方法，用于多变量时间序列分类，相关论文刊载于《IEEE Cybernetics汇刊》，2016年，46(6):1363–1374。
• [4] Zhicheng Cui, Wenlin Chen 和 Yixin Chen 提出了多尺度卷积神经网络用于时间序列分类，并于2016年发布在arXiv预印本平台（arXiv:1603.06995）。
• [5] Diederik Kingma 与 Jimmy Ba 提出Adam优化算法，作为一种高效的随机优化方法，该成果亦以arXiv预印本形式发布于2014年（arXiv:1412.6980）。
• [6] Divya Shanmugam, Davis Blalock 与 John Guttag 在2018年提出一种基于卷积的方法，用于学习时间序列间的相似性度量。

最后，我深知自身在学术研究方面仍存在诸多不足，理论深度与实践经验均有待加强。恳请各位老师不吝赐教，提出批评与指导意见，以便我在未来的学习与研究中不断改进与提升。