用cnn模型实现婴儿啼哭语音识别，请根据我的代码进行修改，我需要结果可以得出损失函数值，模型性能指标，优化器的学习率等

CNN（卷积神经网络）用于音频信号处理如声音识别时，通常会将音频数据转换成频谱图（Mel-Spectrogram）或者其他形式的特征表示。针对婴儿啼哭的语音识别任务，你需要对以下部分进行修改：

首先，导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import categorical_crossentropy
from sklearn.model_selection import train_test_split

假设你已经有了预处理后的婴儿啼哭数据 `X_train` (输入特征) 和 `y_train` (分类标签)，以及测试集 `X_test` 和 `y_test`。

1. 定义模型：

model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu', input_shape=(time_steps, frequency_bins)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # num_classes是婴儿啼哭类别数

# 输出层激活函数为softmax是因为这是一个多分类问题

2. 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标：

loss_fn = categorical_crossentropy
optimizer = Adam(learning_rate=your_learning_rate) # 替换 'your_learning_rate' 为实际学习率
metrics = ['accuracy'] # 使用准确率作为性能指标
model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics=metrics)

3. 训练模型并获取训练结果：

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=num_epochs, validation_data=(X_test, y_test), batch_size=batch_size)

`history.history` 将返回包含训练过程中每一步损失值（loss）、验证损失（val_loss），以及准确率（accuracy）和其他指定的度量的字典。

要查看特定时间点的损失函数值、验证损失、学习率和模型性能指标，你可以从`history`对象中提取对应的数据，例如：

for key in ['loss', 'val_loss']:
    print(f"Epoch {epoch}: {key} = {history.history[key][epoch]}")

print(f"Learning rate at epoch {epoch}: {optimizer.learning_rate.numpy()}")

if len(history.history['accuracy']) > 1:
    print(f"Accuracy at epoch {epoch}: {history.history['accuracy'][epoch]}")