音频场景源计数研究现状分析及展望

音频场景源计数研究现状分析及展望

音频源计数（Audio Source Counting, ASC）是音频场景分析中的一个基础且关键的任务。它通过确定音频记录中活跃的声音源数量，为后续的声音事件检测、说话者日记化等任务提供了重要的先验信息。但它相对未被充分探索。

多伦多都会大学的 Michael Nigro 和 Sridhar Krishnan 教授在《机器学习与应用》期刊上发表了一篇题为《音频场景源计数与分析趋势》的论文，通过对现有文献的综述，强调音频源计数在ASA中的重要性，以期促进该领域的未来研究。

音频源计数的应用领域

1.音频场景分析

在声学场景分类中，不同环境的源计数呈现出明显的特征差异。像图书馆等安静场所，源计数通常较低，表明声音来源相对单一且安静；而体育场、集市等热闹场所，源计数较高，存在着多种声音源的叠加。

在情感识别方面，高源计数可能意味着嘈杂、混乱的环境，容易引发人们烦躁、不安等负面情绪；低源计数则往往与宁静、舒适的氛围相关，有助于人们保持平静和积极的情感状态。

在会议总结中，通过准确识别不同的发言者声音源，能够清晰地区分各个发言人的内容，从而更高效地梳理会议的关键信息和讨论脉络。

2.公共健康与安全

在疾病监测方面，对于蚊子等携带病毒的昆虫，通过监测其飞行声音的源计数，可以大致估算出在特定区域内蚊子的种群数量，从而及时评估疾病传播的风险。

在疫情期间，对咳嗽和喷嚏声的源计数能够快速了解人群中的健康异常情况，为疫情防控提供重要的数据支持。

在医院管理中，源计数可用于评估病房的使用情况和患者的活动状态，以便合理安排医院的容量和资源。

同时，在噪声控制方面，通过对噪声源的数量和强度进行监测和分析，能够采取有效的措施保障患者在安静、舒适的环境中接受治疗和康复。

3.安全与监控及其他

在安全与监控领域，当在通常安静的环境如办公室、住宅等场所出现意外的声音源增加时，很可能预示着存在安全隐患，如非法入侵、设备故障等，音频源计数能够及时触发监控系统发出警报并采取相应的措施。

在零售和商业建筑中，利用源计数技术可以跟踪顾客在店内的流动情况。例如，通过分析不同区域的声音源变化，了解顾客在各个货架、展示区的停留时间和移动路径，从而根据顾客的行为习惯优化商店的布局，提高商品的陈列效果和顾客的购物体验。

同时，还可以根据人员的分布情况合理调整智能建筑系统，如自动调节照明亮度和空调温度，实现节能环保和舒适的购物环境。

在教育领域，通过对课堂内的声音源进行监测和计数，可以评估学生的参与度和活跃度。例如，频繁的学生提问、小组讨论声音源增加表明学生积极参与课堂互动；而如果声音源过少，可能意味着学生参与度不高，教师需要调整教学策略。

在日常生活中，智能设备如智能手机和助听器等也借助源计数来提升性能。智能手机可以根据周围环境的源计数自动调节耳机的音量，在嘈杂的环境中增大音量，在安静的环境中降低音量，为用户提供更好的听觉体验；助听器则能够通过分析周围声音源的情况，优化自身的参数设置，更好地适应不同的声学环境，帮助听力障碍者更清晰地听到声音。

音频源计数的研究现状与挑战

1.研究方法局限

现有的规则方法在进行音频源计数时，需要高度依赖特定的数据集和问题定义。研究人员必须精心挑选和设计适合的手工制作的音频特征，并且确定合适的距离度量方式来构建有效的规则。

然而，这种方法的通用性较差，一旦数据集或问题发生变化，规则可能需要重新制定。深度学习方法虽然在一定程度上表现出更强的鲁棒性，能够处理更广泛的源计数范围，但目前主要集中在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等常见的架构上。

对于如变压器模型等其他新兴的 DNN 架构在音频源计数任务中的应用潜力，还需要进行大量的探索和研究。这些新兴架构可能具有独特的优势，如更好的长序列处理能力和对复杂音频模式的捕捉能力，但目前在该领域的应用还处于起步阶段。

2.数据集问题

环境音频数据集虽然涵盖了丰富多样的声音事件标签和分类，但在源计数任务方面存在严重的不足。

它们缺乏对源计数任务的直接标注，这使得研究人员在使用这些数据集进行音频源计数研究时，需要花费大量的时间和精力进行重新标注和数据处理工作，增加了研究的难度和复杂性。

而且，这些数据集的音频混合物中源的数量通常较为有限，一般最多为 3 个源。

而在实际的音频场景中，声音源的数量和种类往往更加复杂多样，这种有限的源数量设置无法充分反映真实世界的音频情况，限制了研究的深度和广度。

语音音频数据集则主要侧重于语音相关的信息，缺乏对环境音频的全面覆盖。在实际的音频场景中，语音和环境声音往往是相互交织、相互影响的。

因此，仅依靠语音音频数据集进行音频源计数研究是远远不够的，无法全面地反映音频源计数在各种场景下的实际情况。

此外，专门用于音频源计数的数据集非常稀少，目前仅有 LibriCount、SARdB 及其扩展 SARdBScene 等少数几个。这些有限的数据集在样本数量、场景多样性等方面都存在一定的局限性，远远无法满足日益增长的研究需求，严重制约了音频源计数研究的快速发展。

音频源计数未来的研究方向

1.独立研究

研究人员需要进一步加大对音频源计数的独立研究力度。针对不同类型的环境声音，如自然环境中的鸟鸣、风声、水流声，城市环境中的交通噪声、工业噪声、人群嘈杂声等，分别开展深入的专项研究。

通过收集大量的实际音频数据，建立具有针对性的模型和算法，深入探索不同环境声音的特征和规律，提高音频源计数在不同场景下的准确性和可靠性。

2.模块化集成

积极尝试将音频源计数模块融入到现有的 ASA 系统中。通过实际的应用和测试，充分验证其在提高 ASA 系统整体性能方面的重要作用。在融入过程中，需要解决模块与系统的兼容性问题，优化模块的运行效率，确保其能够与其他音频分析任务协同工作，实现整个 ASA 系统的性能提升。

3.可解释的AI

鉴于深度学习在音频源计数领域的重要地位，大力探索可解释 AI 技术在其中的应用至关重要。可解释 AI 技术能够深入剖析模型在处理源计数任务时的学习过程和决策机制。

例如，通过可视化技术展示模型对不同声音源的识别和计数过程，分析模型在复杂音频场景下的判断依据，从而帮助研究人员更好地理解模型的行为，发现模型的潜在问题和改进空间，进一步优化模型的结构和参数，提高其准确性和可靠性。

总结

总之，音频场景源计数作为音频场景分析领域中一个极具潜力但尚未充分开发的研究方向，具有重要的研究价值和广阔的应用前景。尽管目前面临着诸多的挑战，但随着研究的不断深入和技术的不断进步，相信在未来，音频源计数将在各个领域发挥更加重要的作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和安全保障。

更多信息：Nigro, M., & Krishnan, S. Trends in audio scene source counting and analysis[J]. Machine Learning with Applications, 2024, 18: 100593. doi:10.1016/j.mlwa.2024.100593