Matlab2021b通过CNN、CNN-LSTM模型实现对声音信号的二分类与四分类

由于原始代码较为复杂且涉及到数据集和模型训练的细节，我们将提供一个简化的示例来说明如何在Matlab中定义和训练一个CNN和CNN-LSTM模型。

% 加载必要的工具箱
if ~libisloaded('deeplearning')
    addpath('path_to_deep_learning_toolbox');
    dltbtoolbox;
end
 
% 创建CNN模型
layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1]) ...
    convolution2dLayer(5,8,'Padding','same') ...
    batchNormalizationLayer ...
    reluLayer ...
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) ...
    fullyConnectedLayer(10) ...
    softmaxLayer ...
    classificationLayer];
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',50, ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',2, ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...
    'Verbose',false);
 
% 用于二分类的简化模型定义
model = trainNetwork(trainImages,trainLabels,layers,options);
 
% 创建CNN-LSTM模型
layers = [ ...
    recurrentLayer('LSTM',20,'OutputMode','sequence') ...
    fullyConnectedLayer(10) ...
    softmaxLayer ...
    classificationLayer];
model = trainNetwork(trainSignals,trainLabels,layers,options);

在这个示例中，我们首先加载了Matlab的深度学习工具箱，并定义了一个简单的CNN模型用于二分类任务。然后我们定义了一个CNN-LSTM模型用于时序数据的四分类任务。这些模型的定义是基于给定的数据集和任务要求的简化版本。实际应用中，你需要根据你的数据集和任务具体定义模型的层次和参数。