声音分类模型（一）

做声音识别有很多方法比如机器学习，深度学习都可用于模型训练

本文使用的是深度学习进行训练

声音分类介绍

声音可以根据多个属性进行分类，包括频率、强度、音调、音色等。下面是一些常见的声音分类：

1. 噪声：噪声是一种不规则的声音，没有特定的频率和音调。噪声通常是由于环境中的杂音、机器设备或其他不规则振动引起的。

2. 音乐：音乐是有节奏和和谐的声音组成的。音乐可以根据风格、乐器和演奏方式进行分类，如古典音乐、摇滚乐、爵士乐等。

3. 人声：人声是由人类说话、唱歌或发出其他声音的声音。人声可以根据性别、年龄和语调进行分类。

4. 动物声音：动物发出的声音具有各种不同的特征，可以用于沟通、警示或吸引伴侣。动物声音可以根据动物的种类和目的进行分类。

5. 自然声音：自然声音是来自自然环境的声音，如鸟鸣、海浪声、风声等。这些声音可以带来放松和自然的感觉。

6. 机械声：机械声是由机器设备或机械装置产生的声音。这些声音可能是连续的、规律的或具有特定的频率。

7. 环境声：环境声是指来自周围环境的声音，如交通噪音、城市喧嚣、人群声等。这些声音可以在城市生活中常见，对人们的健康和心理状态产生影响。

这些声音分类可以帮助我们更好地理解不同类型的声音，并在各自的领域应用声音技术。

处理数据

想要做声音分类模型，最重要的一步就是处理声音数据，将声音处理成计算机能理解的数据

我们使用matplotlib来绘制波形图，先librosa.load函数加载WAV文件(声音)先来看下声音长什么样

import numpy as np
import matplotlib.pyplot a