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基于卷积神经网络的音频分类算法：原理、优化与多领域应用探究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，音频数据作为一种重要的信息载体，广泛存在于人们的日常生活、工业生产、科学研究等各个领域。从智能语音助手到安防监控系统，从音乐推荐到医疗诊断，音频分类技术都发挥着不可或缺的作用。准确、高效的音频分类算法能够帮助人们从海量的音频数据中快速获取有价值的信息，实现对音频内容的有效管理和利用，具有极高的应用价值和现实意义。
传统的音频分类方法主要依赖于人工设计的特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、短时能量和过零率等。这些方法基于信号处理和数学计算，通过对音频数据进行分析和变换，提取出
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