🔊 音频分类 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现音频分类功能。音频分类可以识别和分类各种类型的声音，例如语音、音乐、动物声音、环境噪声等。
基本原理¶
音频分类是机器学习和人工智能的一个重要应用领域，它允许计算机"听懂"和分类各种声音。这项技术在语音助手、环境监测、安全监控和音频内容组织等领域有广泛应用。
Transformers.js 提供了预训练的音频分类模型，如 Audio Spectrogram Transformer (AST)，能够处理和分类各种音频输入。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现音频分类的基本示例：
如何使用¶
- 选择音频输入方式：上传音频文件或录制音频
- 上传音频文件或使用录音功能录制音频
- 点击"分类音频"按钮
- 查看分类结果，包括各种声音类别及其置信度
支持的功能¶
- 文件上传 - 支持各种常见音频格式，如 MP3、WAV、OGG 等
- 实时录音 - 直接通过浏览器麦克风录制声音
- 多类别分析 - 识别多种声音类别，并为每个类别提供置信度分数
- 结果可视化 - 通过进度条直观显示分类结果的置信度
支持的模型¶
在上面的示例中，我们使用了 AST（Audio Spectrogram Transformer）模型，该模型经过 AudioSet 数据集的微调，能够识别多达 10 种不同的声音类别，包括：
- 语音
- 音乐
- 动物声音
- 机械声音
- 环境声音
- 等等...
注意事项¶
- 首次加载模型可能需要一些时间，这取决于您的网络速度
- 录音功能需要浏览器支持 MediaRecorder API 并授予麦克风权限
- 较长的音频可能需要更长的处理时间
- 环境噪音可能影响分类准确性
应用场景¶
- 智能助手中的声音识别
- 安全监控系统中的异常声音检测
- 环境监测中的声音分析
- 音频内容自动分类和组织
- 野生动物保护中的声音监测
进阶应用¶
- 添加实时音频分析功能
- 集成自定义音频分类模型
- 结合其他模型创建多模态应用
- 添加声音事件检测功能
通过这个示例，您可以了解如何使用 Transformers.js 在浏览器中进行音频分类，无需后端服务器支持。