对音频数据集进行分类
利用所有高级机器学习函数中的自动特征提取功能，可以轻松创建强大的音频分类器。下面的例子自动对 Environmental Sound Classification (ESC-50) 的标准数据集进行分类。
下载数据集。
显示完整的 Wolfram 语言输入
导入元数据。该数据集是 2000 个环境录音的标记数据集合。这些文件都是时长为五秒钟的录音，分成 50 个语义类。
显示完整的 Wolfram 语言输入
查看元数据中的样本。
将数据集划分为训练子集和测试子集。
用 Classify 在训练数据上训练 ClassifierFunction。根据输入数据自动选择所有预处理、特征提取和分类算法。
计算测试数据的准确性并绘制混淆矩阵。尽管没有用户的输入数据，但分类准确度超过 90％。
