将上面程序训练模型改为CNN

将基于SVM的模型转换成卷积神经网络（CNN）用于ESC-50数据集的音频分类是一个较大的项目，因为这涉及到构建一个新的深度学习模型。以下是使用Keras库的一个简单示例，展示如何创建一个基本的1D CNN模型：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# ... (保持之前的load_data_and_split函数)

# 创建CNN模型
def create_cnn_model(input_shape, num_classes):
    model = Sequential([
        Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape),
        MaxPooling1D(pool_size=2),
        
        Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'),
        MaxPooling1D(pool_size=2),

        Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'),
        MaxPooling1D(pool_size=2),

        Flatten(),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dense(num_classes, activation='softmax')
    ])

    model.compile(optimizer=Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 转换输入形状
input_shape = X_train.shape[1:]  # 假设输入是MFCC特征向量
num_classes = len(np.unique(y_train))

# 训练模型
cnn_model = create_cnn_model(input_shape, num_classes)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)
X_train = X_train.reshape(-1, *input_shape)
X_test = X_test.reshape(-1, *input_shape)

cnn_model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2)

# 预测和评估
y_pred = cnn_model.predict_classes(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"CNN Accuracy: {accuracy*100:.2f}%")

# 相关问题--
1. 如何调整CNN架构以获得更好的性能？
2. 这个模型是否需要更多的训练时间？为什么？
3. 如何利用数据增强技术改进CNN的性能？

这个示例只是一个起点，实际应用中可能需要进行更复杂的模型设计、早期停止策略、学习率调度等优化措施。同时，如果你没有GPU，训练CNN可能会比较耗时。记得根据你的硬件配置和需求来调整模型复杂度。