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14. TinyML多类别声音识别：类别不平衡与混淆分析

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML声音识别概述 · 多类别分类任务定义 · 课程目标与学习路径
课程导入TinyML
02
声音识别基础
音频信号表示 · MFCC特征提取 · 频谱图与梅尔滤波器组
声音识别基础音频信号表示
03
TinyML平台与工具
TensorFlow Lite Mi… · Edge Impulse · Arduino Nano 33 BL…
TinyML平台
04
多类别声音分类模型
从二分类到多分类的扩展 · Softmax输出 · 损失函数选择
多类别声音分类模…从二分类到多分类…
05
数据集构建与标注
多类别声音数据集收集 · 标注规范 · 数据增强策略
数据集构建标注
06
类别不平衡问题定义
什么是类别不平衡 · 对模型训练和评估的影响 · 常见场景
类别不平衡问题定…什么是类别不平衡
07
类别不平衡的检测方法
统计分布可视化 · 类别频率直方图 · 不平衡比率计算
类别不平衡的检测…统计分布可视化
08
数据层面解决不平衡
过采样 · 欠采样 · SMOTE
数据层面解决不平…过采样
09
算法层面解决不平衡
加权损失函数 · Focal Loss · 类别权重调整
算法层面解决不平…加权损失函数
10
模型评估指标
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标准确率
11
混淆矩阵深入解析
多类别混淆矩阵结构 · 行/列含义 · 错误模式识别
混淆矩阵深入解析多类别混淆矩阵结…
12
混淆分析实战
使用Python（scikit-le… · 可视化热力图 · 解读错误
混淆分析实战Python
13
基于混淆矩阵的改进策略
识别易混淆类别 · 特征工程调整 · 模型结构优化
基于混淆矩阵的改…识别易混淆类别
14
TinyML模型训练流程
数据预处理 · 模型构建 · 训练
TinyML模型训练流程
15
案例实战
基于Edge Impulse构建多类… · 环境音）项目
案例实战Edge
16
案例实战
处理类别不平衡——以少数类为重点的数…
案例实战处理类别不平衡
17
案例实战
混淆分析——使用混淆矩阵定位模型弱点…
案例实战混淆分析
18
模型量化与部署
TinyML模型量化技术 · 内存优化 · 推理速度与精度权衡
模型量化部署
19
实时推理与边缘部署
在微控制器上运行多类别声音识别 · 延迟与功耗考虑
实时推理边缘部署
20
常见问题与调试
过拟合 · 欠拟合 · 类别不平衡导致的偏差
常见问题调试
21
超参数调优
学习率 · 批大小 · 网络深度
超参数调优学习率
22
迁移学习与预训练模型
利用预训练音频模型进行微调以缓解不平…
迁移学习预训练模型
23
多类别声音识别的高级技术
注意力机制 · 卷积循环网络 · 端到端学习
多类别声音识别的…注意力机制
24
评估与验证策略
交叉验证 · 留出法 · 分层采样确保类别分布一致性
评估验证策略
25
项目实战
从零到一完成一个多类别声音识别系统 · 包含不平衡处理与混淆分析
项目实战从零到一完成一个…
26
性能优化
模型剪枝 · 权重量化 · 知识蒸馏在TinyML中的应用
性能优化模型剪枝
27
案例研究
工业环境声音分类中的不平衡问题与混淆…
案例研究工业环境声音分类
28
案例研究
医疗声音（如咳嗽 · 呼吸音）多类别识别中的挑战与解决方案
案例研究医疗声音
29
综合练习
给定不平衡数据集 · 设计完整解决方案并撰写分析报告
综合练习给定不平衡数据集
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 未来趋势 · 推荐资源与社区
课程总结进阶方向