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Edge Impulse音频分类模型训练项目实战

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · Edge Impulse平台简介

课程导入学习目标

音频基础与特征提取

音频信号基础 · 采样率 · 位深

音频基础特征提取

Edge Impulse平台入门

注册账号 · 创建项目 · 界面导航

音频数据采集与预处理

使用手机或麦克风采集音频 · 数据标注 · 数据增强（噪声

音频数据采集预处理

数据划分与验证集设计

训练集 · 验证集 · 测试集的划分原则

数据划分验证集设计

理解Impulse流程（输入块 · 处理块 · 学习块）

音频处理块详解

MFCC块 · MFE（Mel Filterbank… · 频谱图块的选择与参数调优

音频处理块详解MFCC

特征可视化与分析

使用Edge Impulse的Fea… · 评估特征可分性

特征可视化分析

分类模型选择

DNN · CNN · LSTM等模型在音频分类中的适用场景

分类模型选择DNN

模型训练与超参数调优

学习率 · 批大小 · 训练周期

模型训练超参数调优

模型评估与混淆矩阵

准确率 · 精确率 · 召回率

模型评估混淆矩阵

模型测试与实时推理

使用Edge Impulse的Liv… · 实时推理结果解读

模型测试实时推理

模型量化 · 模型大小与RAM/Flash占用评估 · 目标设备（MCU

部署准备模型量化

部署到Arduino/Nordic等MCU

生成C++库 · 集成到嵌入式工程 · 串口输出分类结果

Arduino/Nord…MCU

部署到手机应用

使用Edge Impulse SDK… · 实现离线音频分类

部署到手机应用Edge

部署到树莓派/Linux

使用Python SDK或Node.… · 在Linux环境运行音频分类模型

Linux部署到树莓派

环境声音分类（如室内/室外 · 交通噪声）——从数据采集到部署的完整…

案例实战环境声音分类

语音命令识别（如“是/否/停止”）—… · 背景噪声鲁棒性提升

案例实战语音命令识别

动物声音识别（如鸟鸣 · 狗叫）——小样本数据增强与迁移学习应…

案例实战动物声音识别

工业异常声音检测（如机器故障声）——… · 异常检测策略

案例实战工业异常声音检测

音乐流派分类（如古典 · 摇滚 · 爵士）——长音频分段处理与特征融合

案例实战音乐流派分类

常见问题与解决方案

数据不平衡 · 噪声干扰 · 过拟合

常见问题解决方案

模型优化技巧

特征选择 · 模型剪枝 · 量化感知训练

模型优化技巧特征选择

多类别与多标签分类

处理重叠声音 · 多标签音频分类的Impulse设计方…

多类别多标签分类

连续音频流处理

滑动窗口 · 流式推理 · 事件检测与触发机制

连续音频流处理滑动窗口

迁移学习与预训练模型

使用Edge Impulse的Tra… · 基于预训练音频模型微调

迁移学习预训练模型

智能家居语音控制——自定义唤醒词与命… · 集成到智能音箱原型

项目实战智能家居语音控制

野生动物监测系统——太阳能供电的音频… · 数据回传与云端分析

项目实战野生动物监测系统

可穿戴设备跌倒检测（基于声音）——结…

项目实战可穿戴设备跌倒检…

课程总结与进阶方向

回顾核心技能 · 探索Edge Impulse高级功能… · EON Tuner）

课程总结进阶方向