pytorch声音分类

Pyorch可以用于声音分类任务，通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来处理音频信号。以下是一个简单的声音分类模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SoundClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SoundClassifier, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 39, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
        
    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 39)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个模型中，输入是一维的音频信号，经过两层卷积和池化层，然后通过两个全连接层输出类别概率。可以使用交叉熵损失函数来训练这个模型，例如：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

其中`train_loader`是一个PyTorch数据加载器，用于加载训练数据。在训练完成后，可以使用模型对新的音频信号进行分类：

model.eval()
with torch.no_grad():
    inputs = torch.Tensor(new_sound_signal).unsqueeze(0)
    outputs = model(inputs)
    predicted_class = torch.argmax(outputs).item()