音频分类

音频分类任务是机器学习和深度学习在音频处理领域的一个常见应用。它旨在让计算机能够自动识别和区分不同的音频信号，比如音乐、语音、环境声音等。这一任务对于智能助手、内容审核、多媒体检索等多个领域都非常重要。在音频分类任务中，模型的性能很大程度上取决于数据的质量和多样性，以及模型结构的复杂度。随着技术的进步，特别是深度学习技术的发展，音频分类的准确度和应用范围都得到了显著提升。同时，随着物联网和智能设备的普及，音频分类技术的应用场景也越来越广泛。

表 188 音频分类模型介绍

预置模型	模型特点
cnn14	CNN14 使用短时距傅里叶变换处理输入音频，通过 CNN14 网络提取特征， 使用线性层作为分类器来完成对音频的分类。