识别特定非语音声音：适用的机器学习模型咨询

• CNN（卷积神经网络）：不管是直接输入一维声音波形，还是先转换成梅尔频谱图、MFCC这类可视化的频谱特征，CNN都能高效提取局部特征，非常适合识别警报声、机器异响这类有固定频率/纹理特征的非语音声音，训练和推理的效率也不错。

• RNN/LSTM/GRU：如果目标声音是有连续时序变化的类型（比如一段逐步加剧的机器故障声），循环类模型能捕捉声音序列中的时序依赖关系，对这类动态变化的声音识别效果优于静态特征模型。

• Transformer：依靠自注意力机制捕捉全局时序关联，适合处理长片段的非语音声音。如果你的数据集规模足够大，Transformer能挖掘出声音不同时段的关联特征，识别精度会有明显优势。

• 传统机器学习模型（SVM、随机森林）：如果你的数据集体量不大，可以先把声音提取成手工特征（比如过零率、能量值、MFCC系数），再用这类模型训练，成本低、易调试，适合快速验证识别方案的可行性。

额外提醒：多数情况下，先把原始波形转换成频谱类特征（比如梅尔频谱图），比直接用原始波形训练的效果更好——这类特征能更直观地展现声音的频率分布，模型更容易学习到区分不同声音的关键信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mo0on_