随着供应链管理、制造运营、移动服务、图像和视频分析以及音频分析的进步，下一代自动驾驶汽车有望改变汽车消费者的看法。随着这些技术的不断发展，预计到2030年全球自动驾驶汽车行业市场规模将达到近600亿美元。自动驾驶汽车机器学习下的音频分析包括音频分类、NLP、语音/语音和声音识别。特别是语音识别已成为自动驾驶汽车技术不可或缺的一部分，为驾驶员提供增强的控制。到目前为止，由于缺乏高效的算法、可靠的连接和边缘处理能力，语音识别在传统汽车模型中仍然是一个挑战。此外，车内噪音会降低音频分析的性能，导致错误识别。机器中的音频分析一直是正在进行的研究课题。随着技术的进步，亚马逊的Alexa和苹果的Siri等新产品陆续上线。这些系统正在通过云计算技术快速发展，这是其他识别系统以前缺乏的一种策略。最近，kNN（最近邻距离）、SVM（支持向量机）、EBT（集成袋装树）、深度神经网络（DNN）和自然语言处理（NLP）等各种机器学习算法使音频分析变得更加高效，更好地为自动驾驶汽车增值。在音频分析中，对数据进行预处理以去除噪声，然后从音频数据中提取音频特征。这里使用了MFCC（梅尔频率倒谱系数）等音频特征和峰度和方差等统计特征。MFCC的频段在梅尔标度上等距分布，非常接近人类听觉系统的响应。最后，将训练好的模型用于推理，从安装在汽车上的多个麦克风获取实时音频流，对其进行预处理，然后提取特征。提取的特征将传递给经过训练的模型以正确识别音频，这将有助于在自动驾驶汽车中做出正确的决策。数据处理和机器学习模型训练是新技术的关键，最终用户的信任是关键，而NLP是建立自动驾驶汽车信任的游戏规则改变者。NLP允许乘客使用语??音命令控制汽车，例如要求在餐厅停车、改变路线、在最近的商场停车、开/关灯、开关门等等。这带来了丰富的互动乘客体验。让我们来看看音频分析可以使自动驾驶汽车受益的一些应用。紧急警报器检测可以使用各种深度学习模型和机器学习模型（例如SVM（支持向量机））来检测救护车、消防车或警车等任何紧急车辆的警报器。监督学习模型-SVM用于分类和回归分析。SVM分类模型使用大量的紧急警报声和非紧急声响数据进行训练。有了这个模型，开发了一个系统来识别警报声并为自动驾驶汽车做出适当的决定以避免任何危险情况。有了这个检测系统，自动驾驶汽车可以决定靠边停车让紧急车辆通过。发动机声音异常检测自动及早检测可能的发动机故障可能是自动驾驶汽车的一项基本功能。汽车发动机在正常情况下工作时会发出一定的声音，出现问题时会发出不同的声音。K均值聚类中可用的许多机器学习算法可用于检测发动机声音中的异常情况。在k均值聚类中，声音的每个数据点都被分配到k组聚类中。数据点的分配基于集群质心周围的平均值。在异常引擎声中，数据点会落在正常簇之外，成为异常簇的一部分。使用此模型，可以持续监控发动机的健康状况。如果出现异常的声音事件，那么自动驾驶汽车可以警告用户并帮助做出正确的决定以避免危险情况的发生。这避免了发动机完全故障。改变车道的喇叭为了让自动驾驶汽车像人类驾驶的汽车一样工作，它必须有效地工作，在后方车辆需要紧急超车时必须改变车道的情况下，通过鸣喇叭发出信号。随机森林是一种机器学习算法，最适合此类分类问题。它是一种监督分类算法。顾名思义，它创建了一个决策树森林，并最终合并所有决策树以进行准确分类。该模型可用于开发识别特定喇叭模式并做出相应决策的系统。NLP（自然语言处理）处理人类语言以提取意义，这有助于决策制定。乘员实际上可以与自动驾驶汽车交谈，而不仅仅是发出命令。假设你给你的自动驾驶汽车起一个像Adriana这样的名字，那么你可以对你的车说，“Adriana，带我去我最喜欢的咖啡店。”这仍然是一个简单的句子，但我们也可以让自动驾驶汽车理解更复杂的句子，比如“带我去我最喜欢的咖啡店，在我们到达之前停在吉姆家接他。”应盲目听从车主的指示，以免出现危险情况，如发生危险、危及生命的情况。因此，为了在危险情况下做出有效的决策，基于机器学习的音频分析由于安全性和可靠性的提高而越来越多地采用自动驾驶汽车。随着机器学习的不断进步，越来越多的服务型产品面世，提供音频分析、自然语言处理、语音识别等服务，以提升乘客体验、道路安全以及车辆发动机的及时维护。
