通过层次化特征组合特征融合分为低层信号级融合与高层决策级融合两个阶段。在信号级融合中，时域特征与频域特征通过串联形成混合特征向量，并利用一维卷积层进行局部特征交互。在决策级融合中，独立训练基于MFCC和频谱滚降点的双分支分类网络，通过加权投票机制整合结果。

### 层次化特征组合与特征融合概述 层次化特征组合是一种通过不同级别的特征提取和融合来提升模型性能的方法。它通常分为两个主要部分：**信号级融合**和**决策级融合**。 #### 信号级融合 信号级融合是指在原始数据层面或者经过初步处理后的特征层面上进行融合的技术。这种方法的目标是在早期阶段将多个传感器或模态的数据结合起来，从而形成更丰富的输入表示[^1]。 具体实现方式如下： - **MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients)** 是一种常用的音频特征提取技术，在语音识别领域广泛应用。其核心思想是对声音信号进行预处理（如采样、分帧），随后应用傅里叶变换将其转换到频域并计算能量谱。 - 使用一维卷积神经网络（CNNs）可以从时间序列数据中学习局部模式。例如，给定一组来自不同源的时间序列信号 \(X_1, X_2,...,X_n\) ，可以通过堆叠这些信号作为通道维度上的张量 \([C,H,W]\)，其中 \(C=n\) 表示信道数，\(H=1\), 和宽度 \(W=T\) （T为时间步长）。接着利用滑动窗口的一维卷积操作捕捉跨信道的相关性： ```python import torch.nn as nn class SignalLevelFusion(nn.Module): def __init__(self, input_channels, kernel_size, num_filters): super(SignalLevelFusion, self).__init__() self.conv = nn.Conv1d(input_channels, num_filters, kernel_size) def forward(self, x): # 输入形状: [batch_size, channels, time_steps] out = self.conv(x) return out ``` 此代码片段展示了如何定义一个简单的基于一维卷积的模块用于信号级融合。 #### 决策级融合 相比之下，决策级融合发生在各个独立分类器做出预测之后。这种策略允许每个子系统专注于特定的任务或特性集，并最终通过某种形式的加权投票或其他集成方法得出总体结论。 以下是采用加权投票机制的一个例子： 假设我们有两个不同的机器学习模型 Model_A 和 Model_B 分别给出了它们的概率分布 P(A|data) 及 P(B|data)，那么我们可以按照权重 w_a 和 w_b 来综合考虑两者意见: \[P_{final}(c_i)=w_a*P_A(c_i)+w_b*P_B(c_i)\] 这里 c_i 表示类别 i 的可能性得分；而 w_a+w_b 应该等于1以保持概率解释一致性. 另外值得注意的是某些情况下还可以引入额外的信息比如置信度分数进一步优化这个过程. #### MFCC与频谱滚降点的应用场景分析 当涉及到音频数据分析时,MFCC 提供了一种有效的方式来表征声学属性因为它模仿人类听觉系统的频率响应曲线; 同样的道理下,"频谱滚降点"(Spectral Rolloff Point) 则用来衡量大部分的能量集中在哪个频率范围内——这对于音乐流派区分等问题特别有用因为不同类型歌曲往往具有显著差异化的音调结构. --- ###