趣味AI音频分类器 - 七年级音频分类实验平台

想象一下，你要教电脑识别不同的声音！你需要给它听很多例子：

创建类别：首先，想好你要分的类别，比如"鼓掌👏"、"打字⌨️"、"安静🤫"。点击"添加新类别"按钮来创建它们。默认会有一个"背景噪音"类别，请务必采集一些环境噪音样本。至少需要两个用户自定义类别！
录制音频样本：
- 点击对应类别下的"麦克风"按钮。
- 在安静的环境中，清晰地说出或发出目标声音（通常 1 秒钟）。
- 录制完成后，声音的"指纹"（频谱图）会显示出来。
多多益善：每个类别最好有 15-20 个音频样本，这样电脑才能学得更好！背景噪音也需要同样多的样本。

💡 小提示： 清晰、有代表性的声音是训练出好模型的关键！确保录音时环境安静，避免无关杂音。

告诉电脑怎么学习这些声音。点击"高级参数设置"可以看到这些选项：

💡 小提示： 刚开始可以试试默认设置。如果模型效果不好，再来调整这些参数。

一切准备就绪后，点击 "训练模型" 按钮！

观察学习进度：在"数据图表"区，你可以看到模型的"准确率"（答对声音的比例）和"损失值"（犯错误的程度）在训练过程中的变化。我们希望准确率越来越高，损失值越来越低！
实时测试：训练完成后，在"预览"区点击"开始监听"。模型会实时识别麦克风输入的声音，并显示最可能的结果。

简单来说，语音识别就是让电脑能够"听懂"声音。它通过分析声音的特征（比如频谱图），并与学习过的声音模式进行对比，从而判断出声音属于哪个类别。就像你通过听很多猫叫和狗叫声学会区分它们一样，电脑也能通过学习大量的声音数据，来识别新的、它没听过的声音！

数据采集