FFT频谱特征CNN分类实战 · 课程目录

01 课程导论

FFT频谱分析基础 CNN分类原理课程目标与项目概览

02 环境搭建

Python环境 TensorFlow/PyTorch安装 Librosa与Scipy库配置

03 信号基础

时域与频域概念采样定理常见信号类型

04 FFT原理

离散傅里叶变换推导 FFT算法核心思想频谱泄露与窗函数

05 Python实现FFT

Numpy进行FFT计算频谱可视化频率轴标定

06 频谱特征提取

功率谱密度梅尔频率倒谱系数MFCC 频谱质心与带宽

07 数据准备

公开数据集介绍 GTZAN、ESC-50 数据下载与预处理

08 数据增强

加噪时间拉伸音高偏移频谱掩码

09 特征工程

频谱图Spectrogram Mel谱图 CQT谱图

10 CNN基础

卷积层、池化层全连接层激活函数ReLU/Softmax

11 模型架构设计

经典CNN结构LeNet/VGG 适用于频谱图的网络

12 损失函数与优化器

交叉熵损失 Adam/SGD优化器学习率调度

13 训练流程

数据集划分 Batch训练 Epoch与早停

14 模型评估

准确率/精确率召回率/F1-score 混淆矩阵

15 过拟合与正则化

Dropout L1/L2正则化 Batch Normalization

16 实战项目一

基于FFT频谱简单声音分类猫狗叫声识别

17 实战项目二

音乐流派分类 GTZAN数据集

18 实战项目三

环境声音分类 ESC-50数据集

19 模型优化

超参数调优 Grid/Random Search 模型剪枝

20 迁移学习

预训练模型VGG16/ResNet 频谱图分类

21 注意力机制

SENet CBAM 频谱分类应用

22 实时推理

模型导出SavedModel/ONNX 部署到边缘设备

23 可视化分析

Grad-CAM热力图特征图可视化 t-SNE降维

24 错误分析

常见分类错误模式数据不平衡处理重采样/加权损失

25 多标签分类

同时包含多种声音音频片段多标签

26 时序建模融合

CNN+LSTM混合模型处理长时音频

27 自监督学习

对比学习 SimCLR 频谱特征提取

28 模型解释性

SHAP值分析 LIME解释频谱分类决策

29 项目部署

Flask API搭建 Docker容器化云服务部署

30 课程总结

知识体系回顾进阶方向推荐常见面试题解析