"Envorinmental Sound Classification using Deep Learning"的复现报告

说明|实验结果|讨论|下一步工作

说明

复现的工作是github上audio-classification。因为这个project的源码比较清楚，所以复现难度几乎为0. 所做的贡献：改写了数据集读取部分，因为原始代码是为esc-10工作的，而esc现在只有esc-50数据集了。

关于n折交叉验证这块，目前有待商榷：

esc-50数据集自己将2000条音频分成了5个fold；每个fold里400条，覆盖了全部50个类，而且确保同一场景不同时间段的音频只在一个fold中出现，避免数据污染。在做n-fold cross validation的时候，esc-50自己给出的baseline数据是分别在各个fold中训练和测试（split_and_test），然后平均5个fold的结果。我个人觉得这么做可能导致每个fold的样本过少，尤其是后来训练DNN和CNN的时候，过拟合非常严重。按照我个人理解，仿照cv的做法，对传统ML方法，如核方法，可以任选4个folds做训练集，剩余一个fold做测试集；对DL方法，把fold5当做测试集，然后对剩余4个folds做4折交叉。实际实验中，对DL方法我并没有做4折交叉，而是做了5折交叉，所以严格说，DL方法的结果是在验证集上而不是测试集上的。另外可以看到DL方法在训练集上近乎完美，但是在测试集上表现平平，判断属于过拟合。

实验结果

SVM|NN|CNN

SVM

交叉验证模式	1	2	3	4	5	Avg.
inner fold[1]	0.2562	0.4062	0.2812	0.3250	0.2812	0.3100
whole folds[2]	0.3625	0.3400	0.3550	0.3675	0.3275	0.3505

[1] 对每个fold内部，按照0.4的比例切分train和test

[1] 对所有fold，选取80%为train，剩余20%为test

NN

交叉验证模式	1	2	3	4	5	Avg.
inner fold	0.3750	0.4812	0.4312	0.4312	0.3437	0.4125
whole folds	0.4187	0.4937	0.4312	0.4875	0.3000	0.4263

CNN

交叉验证模式	1	2	3	4	5	Avg.
inner fold	0.3750	0.4687	0.4812	0.3937	0.3812	0.4200
whole folds	0.4187	0.4937	0.4312	0.4875	0.3000	0.4263

讨论

可以看到，test性能依次上升，但是还差很多。另外inner fold方法效果差于whole folds方法。另外，NN和CNN方法在train的过程中，可能出现过拟合（train accuracy接近1，但是test accuracy很低）

那么是不是可以认为模型拟合能力不足呢？可以尝试更深的网络？

• 在cnn模型中添加了一组卷积层(maxpooling-Conv255-Conv256)：性能下降

交叉验证模式	1	2	3	4	5	Avg.
inner fold	0.3125	0.4000	0.4187	0.4000	0.3249	0.3712