最近在研究在Tensorflow环境下RNN循环神经网络的使用,但还是没有弄明白RNN的输入数据是应该怎么准备?比如现在有3种大量的语音信号原始数据,还未经过处理的,分别由3类情感(高兴,伤心,愤怒)组成,现在想使用RNN进行3分类,将这些语音数据代表的情感区分出来,那么应该对这些语音数据做怎样的处理?标签应该如何添加?才能在RNN中完成训练并成功分类呢?十分感谢!
1条回答 默认 最新
- weixin_41545509 2019-06-03 20:34关注
应该对语音先进行预加重、分帧,然后提取一些语音特征比如MFCC,把特征输入到RNN中进行分类,如果用的是python,可以用librosa这个第三方的包,里面有分帧、提取一些特征的函数。
解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥15 基于卷积神经网络的声纹识别
- ¥15 Python中的request,如何使用ssr节点,通过代理requests网页。本人在泰国,需要用大陆ip才能玩网页游戏,合法合规。
- ¥100 为什么这个恒流源电路不能恒流?
- ¥15 有偿求跨组件数据流路径图
- ¥15 写一个方法checkPerson,入参实体类Person,出参布尔值
- ¥15 我想咨询一下路面纹理三维点云数据处理的一些问题,上传的坐标文件里是怎么对无序点进行编号的,以及xy坐标在处理的时候是进行整体模型分片处理的吗
- ¥15 CSAPPattacklab
- ¥15 一直显示正在等待HID—ISP
- ¥15 Python turtle 画图
- ¥15 stm32开发clion时遇到的编译问题