【ML backend】声音样本多标签预测 - 矿山矿业场景

[undertaker86001]

整体架构设计

train_model.py采用了模块化设计，主要包含以下几个核心组件：

1. 数据管理模块

• MiningAudioDataset类：继承PyTorch的Dataset，负责音频数据的加载和预处理
• prepare_labels函数：处理多标签数据的编码和转换

2. 模型训练模块

• train_epoch函数：执行单个训练周期
• validate_model函数：模型验证和评估
• train_model主函数：协调整个训练流程

3. 性能评估模块

• evaluate_model函数：计算各种评估指标
• plot_training_history函数：可视化训练过程

核心原理详解

1. 多标签分类原理

# 矿业场景的三个分类维度
MINING_LABELS = {
    'equipment_status': ['normal', 'abnormal', 'maintenance_needed'],      # 3个标签
    'fault_type': ['bearing_fault', 'motor_fault', 'hydraulic_leak', 'belt_fault'],  # 4个标签
    'priority': ['low_priority', 'medium_priority', 'high_priority']      # 3个标签
}

原理说明：

• 每个音频样本可能同时属于多个类别
• 使用MultiLabelBinarizer将文本标签转换为二进制向量
• 最终标签维度 = 3 + 4 + 3 = 10维

2. 音频特征提取原理

def extract_features(self, audio_path):
    # 1. 加载音频文件
    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=self.sample_rate)
    
    # 2. 时域特征
    zcr = librosa.feature.zero_crossing_rate(y, hop_length=self.hop_length)  # 过零率
    energy = librosa.feature.rms(y=y, hop_length=self.hop_length)            # 能量
    
    # 3. 频域特征
    mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=self.n_mfcc)           # MFCC系数
    spectral_centroid = librosa.feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr)       # 频谱质心
    spectral_rolloff = librosa.feature.spectral_rolloff(y=y, sr=sr)         # 频谱滚降
    spectral_bandwidth = librosa.feature.spectral_bandwidth(y=y, sr=sr)     # 频谱带宽
    
    # 4. 统计特征
    feature_stats = np.hstack([
        np.mean(features, axis=1),    # 均值
        np.std(features, axis=1),     # 标准差
        np.max(features, axis=1),     # 最大值
        np.min(features, axis=1)      # 最小值
    ])

特征维度计算：

• MFCC: 13维 × 4统计量 = 52维
• 其他特征: 5维 × 4统计量 = 20维
• 总特征维度: 72维

3. 神经网络架构原理

class MiningAudioClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dims=[256, 128, 64]):
        # 特征提取层
        self.feature_extractor = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 256),      # 输入层 → 256
            nn.BatchNorm1d(256),            # 批归一化
            nn.ReLU(),                      # 激活函数
            nn.Dropout(0.3),                # 防止过拟合
            
            nn.Linear(256, 128),            # 256 → 128
            nn.BatchNorm1d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.3),
            
            nn.Linear(128, 64),             # 128 → 64
            nn.BatchNorm1d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.3)
        )
        
        # 多标签分类头
        self.equipment_status_head = nn.Linear(64, 3)    # 设备状态分类
        self.fault_type_head = nn.Linear(64, 4)          # 故障类型分类
        self.priority_head = nn.Linear(64, 3)            # 优先级分类

优化策略：

• 共享特征提取：三个分类任务共享前面的特征提取层
• 任务特定分类头：每个分类任务有独立的输出层
• 正则化技术：BatchNorm + Dropout防止过拟合

4. 损失函数设计原理

def train_epoch(model, train_loader, criterion, optimizer, device):
    for batch_idx, (features, labels) in enumerate(train_loader):
        outputs = model(features)
        
        # 计算每个类别的损失
        batch_loss = 0
        start_idx = 0
        for category, output in outputs.items():
            end_idx = start_idx + len(MINING_LABELS[category])
            category_labels = labels[:, start_idx:end_idx]
            loss = criterion(output, category_labels)  # BCELoss
            batch_loss += loss
            start_idx = end_idx
        
        batch_loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()       # 参数更新

损失计算原理：

• 使用BCELoss（二元交叉熵损失）
• 每个类别的损失独立计算，然后求和
• 支持多标签学习（一个样本可以有多个标签）

5. 训练流程控制原理

def train_model(data_path, model_save_path, scaler_save_path, config=None):
    # 1. 数据准备
    labels, label_encoders = prepare_labels(label_data)
    X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(...)
    
    # 2. 特征标准化
    scaler = StandardScaler()
    scaler.fit(train_features)
    
    # 3. 训练循环
    for epoch in range(config['epochs']):
        train_loss, train_accuracy = train_epoch(...)
        val_loss, val_predictions, val_labels = validate_model(...)
        
        # 4. 早停机制
        if val_loss < best_val_loss:
            best_val_loss = val_loss
            patience_counter = 0
            torch.save(model.state_dict(), model_save_path)  # 保存最佳模型
        else:
            patience_counter += 1
            if patience_counter >= config['early_stopping_patience']:
                break  # 早停

训练策略：

• 数据分割：80%训练，20%验证
• 特征标准化：使用训练集计算标准化参数
• 早停机制：防止过拟合，自动停止训练
• 模型保存：保存验证损失最低的模型

6. 评估指标原理

def evaluate_model(predictions, labels, label_encoders):
    # 整体准确率
    overall_accuracy = accuracy_score(labels.flatten(), predictions.flatten())
    
    # 按类别评估
    for category in MINING_LABELS.keys():
        category_accuracy = accuracy_score(
            category_labels.flatten(), 
            category_predictions.flatten()
        )
        
        # 详细分类报告
        report = classification_report(
            category_labels, 
            category_predictions, 
            target_names=target_names
        )

评估维度：

• 整体准确率：所有标签的平均准确率
• 类别准确率：每个分类任务的独立准确率
• 详细报告：精确率、召回率、F1分数

关键技术特点

1. 多任务学习

• 一个模型同时学习三个分类任务
• 共享特征表示，提高泛化能力

2. 自适应学习率

scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(
    optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=5, verbose=True
)

• 当验证损失不再下降时，自动降低学习率
• 帮助模型找到更好的局部最优解

3. 数据增强策略

• 支持不同采样率的音频文件
• 自动处理音频格式差异

4. 模型版本管理

• 自动保存最佳模型和标准化器
• 支持模型热更新和回滚

使用流程

# 1. 准备训练数据CSV文件
# 格式：audio_path, equipment_status, fault_type, priority

# 2. 运行训练
python train_model.py \
    --data_path data/mining_audio_dataset.csv \
    --model_save_path models/mining_audio_model.pth \
    --scaler_save_path models/feature_scaler.pkl \
    --epochs 50 \
    --batch_size 32

# 3. 查看训练日志和图表
# - training.log：详细训练日志
# - training_history.png：训练过程可视化