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背景：最近个人 project 需要做了一个方言的机器学习分类器，目前就两种，输入是视频的音频，模型是最简单的 1dCNN 只有几层，数据量大约有 30 小时，两种方言对半分。在测试集上准确率都在 80%以上，偶尔飙升到 90%多。但实际场景的话，有一种方言被严重多估大概一半。
分析：第一点大概是数据不够，在 CNN 下面加 BatchnNormalization 的话准确率很低，所以或称了 dropout 效果就好很多了。但大概也是如此，因为人工标注的数据太少，导致实际场景准确率没有测试集高，而且都是某一种方言错得特别多，另一种准确率则不错。第二点大概是模型问题，因为我是业余的，所以也懂得不多。第三是提取特征的问题，音频的分析用的是 librosa，提取 mfcc/zero_crossing/tempogram/bandwidth 等特征。我猜更好可能是先要分离背离音，然后再分析比较好。
问题：目前优化怎样会比较好？增加数据量？尝试在分离特征上努力，分离背景音？只选没有背景音的输入数据？优化模型？谢。
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Philippa OP 其他方法，传统的机器学习或开源或第三方服务也可以的
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dji38838c 2020-06-12 02:34:41 +08:00  1
每个样本的长度是多少？ 可以 data augmentation 自己生成一点，扩充一些数据量。提取 MFCC 这些特征本身应该已有分离背景音的效果了。
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