用python写一个使用卷积神经网络技术的程序对36种声音进行分类识别

好的，我会根据您的要求，给出一个使用卷积神经网络技术的程序，对36种声音进行分类识别，具体如下：

首先，我们需要准备数据集，包括36种不同的声音，每种声音至少有数百个样本。可以使用公开的数据集，比如UrbanSound8K。

然后，我们需要安装必要的Python库，比如Tensorflow、Keras、Librosa等。

接下来，我们可以使用Librosa库读取声音文件，提取声音的MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）特征，作为神经网络的输入。

然后，我们可以设计一个卷积神经网络模型，用于对声音进行分类识别。该模型可以包括多个卷积层、池化层、全连接层等。

最后，我们可以使用Keras库编写代码，对数据集进行训练和测试，并输出模型的准确率、精确率、召回率等评价指标。

具体代码实现可以参考以下示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
import librosa
import numpy as np
import os

# 定义常量
NUM_CLASSES = 36
SAMPLE_RATE = 22050
TRACK_DURATION = 3 # 单位为秒，每个音频文件长度为3秒
SAMPLES_PER_TRACK = SAMPLE_RATE * TRACK_DURATION

# 定义函数，用于将MFCC特征转换为图像
def convert_mfcc_to_image(mfcc):
    mfcc = np.pad(mfcc, ((0, 0), (0, max_len - mfcc.shape[1])), mode='constant')
    return mfcc.reshape((mfcc.shape[0], mfcc.shape[1], 1))

# 加载数据集
def load_data():
    X = []
    y = []
    for i, (dirpath, dirnames, filenames) in enumerate(os.walk("dataset")):
        if dirpath is not "dataset":
            label = dirpath.split("/")[-1]
            print(f"Processing {label}")
            for f in filenames:
                file_path = os.path.join(dirpath, f)
                signal, sr = librosa.load(file_path, sr=SAMPLE_RATE, duration=TRACK_DURATION, res_type='kaiser_fast')
                mfcc = librosa.feature.mfcc(signal, sr, n_mfcc=13)
                X.append(convert_mfcc_to_image(mfcc))
                y.append(label)
    return np.array(X), np.array(y)

# 构建卷积神经网络模型
def build_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(256, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax'))
    return model

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 将标签转换为数字编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 将数据集划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2], 1)
model = build_model(input_shape)
model.summary()

# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=50, batch_size=32)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

# 保存模型
model.save("sound_classification_model.h5")

上述代码中，我们使用Librosa库读取声音文件，并提取声音的MFCC特征。然后，我们将MFCC特征转换为图像，并使用卷积神经网络模型进行分类识别。最后，我们将模型保存到本地，以备后续使用。

注意：以上代码仅为示例，实际应用中还需要进行模型调优、数据增强等操作，以提高模型的性能和鲁棒性。