杨磊 邱元阳 刘宗凡 金琦 倪俊杰

编者按：随着电子计算机和人工智能机器的广泛应用，利用机器学习算法处理音频信号成为现实。使用人工智能来检测和分类声音可以克服人类感知限制的影响，并充分利用机器的感知和分类能力与人类的决策能力之间的优势互补。本期我们将围绕声音分类的应用、声音特征提取、声音分类处理和音频编辑原理等话题展开讨论。

主持人：

杨磊  天津市第五中学

嘉  宾：

邱元阳  河南省安阳县职业中专

刘宗凡  广东省四会市四会中学

金  琦  浙江师范大学附属中学

倪俊杰  浙江省桐乡市凤鸣高中

声音分类的应用领域

杨磊：利用机器对采集到的声音进行分析，从而判断有关声音的来源、变化等重要信息的智能声音分析系统逐步走入人们的生活。随着人工智能应用的不断发展与进步，依靠机器学习算法对场景、环境等进行判断从而辅助决策、音乐检索和语音情感分析等成为新的技术发展方向，得到了广泛的关注。

倪俊杰：声音事件检测是指对采集到的声音数据进行分类与检测，从而对当前发生的事件或发声的物体进行判断，目前主要是针对特定的应用领域对真实生活环境中的声音事件进行分类。由于声音是全向传播的，相比于圖像或者视频，基于声音的事件检测不会受到光线以及被遮挡等问题的影响;同时，声音信号的采集过程简单且存储需求较小，计算复杂度低，因此，基于声音的事件检测系统具备体积小、功耗低、易部署等优势，在智慧城市、智能家居及无人驾驶等领域有着极为广阔的应用前景。……