《基于枪击录音声学分析的枪支类型层级破译》

枪支暴力与大规模枪击事件升级对公共安全构成严重威胁。执法机构获取及时准确信息对遏制此类事件至关重要。当前商用枪声检测系统虽有效但成本高昂，本研究探索利用枪击录音声学分析（可获自手机等普及设备）实现成本效益方案，不仅能检测枪声还可识别枪支类型。本文详述使用精选的3459条录音数据集破译枪支类型层级的研究，探究枪声基本声学特征（含随枪支类型、弹药及射击方向变化的枪口爆鸣与冲击波），提出并评估机器学习框架：支持向量机(SVM)作为基线模型，以及更先进的卷积神经网络(CNN)架构用于联合枪声检测与枪支分类。结果表明深度学习方案在清洁标注数据上达到0.58平均精度均值(mAP)，优于SVM基线(0.39 mAP)。同时探讨了数据质量、环境噪声及网络源噪声数据泛化能力(mAP 0.35)相关挑战。长期愿景是开发可部署普通录音设备的高精度实时系统，大幅降低检测成本并为一线响应人员提供关键情报。

枪支暴力仍是全球公共安全核心威胁，美国等地区数据尤为严峻。仅2021年美国就有48,830例枪支致死（占全美死亡1.6%），2006至2025年期间271起大规模枪击事件致1958人死亡[1]。这些数据凸显亟需有效工具策略辅助执法响应与预防。当前枪声检测系统（如ShotSpotter[2]）在受控环境精度达97%，但需巨大基础设施投入——年部署维护成本约6.5万美元/平方英里，致使最需防护的社区无力采用。我们提议利用普及移动设备的计算能力创建分布式低成本替代方案，核心是通过设备音频录音检测枪声并关键识别枪支类型。借助智能手机等设备的声纹分析，系统可检测枪声并分类枪支（手枪、步枪、霰弹枪等），为战术响应规划提供关键情报[3]。然而开发鲁棒枪型检测系统面临多重挑战[4]：一是获取各类枪支的清洁标注数据困难，现存标注集或枪型单一或录制条件单一[5]；二是实景录制质量受环境噪声（车流、人声、回声）、麦克风特性差异及声源距离影响[6]，这些因素显著削弱枪声特征识别，增大分类复杂度[7]。

本文通过以下方案应对挑战：

1. 构建五类枪支的枪声录音精选数据集；
2. 解析区分各类枪支的声学本质特性；
3. 提出并评估枪声检测与枪支分类联合任务的机器学习模型（含深度学习架构）；
4. 检验模型在清洁标注数据与网络源噪声数据的表现。最终目标为大幅降低枪声检测分类成本的技术体系奠基，推动该技术普及以强化公共安全。

图2：联合检测与枪支类型分类的CNN架构
该网络以音频特征（如梅尔频谱）为输入，包含共享卷积层及后续独立分支——分别执行枪声检测与枪支类型分类任务。[15]