心音信号，用mfcc提取特征后，输入到cnn里训练，训练损失出现nan,不知道为什么，想问有人遇到这种问题吗
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- 2023-04-07 12:05回答 2 已采纳 把所有人的mfcc特征合成一个特征矩阵，然后80%训练20%测试，用SVM分类：比如： % 假设你有五个人的mfcc特征矩阵，分别为A、B、C、D和E。 % 每个特征矩阵包含n个样本，每个样本由m个m
- 2021-01-07 15:17回答 4 已采纳 你的矩阵是numpy 格式吧。用这个函数试试？这个是我的例子 d1=np.array([[1,2,3,4,5,1],[1,2,3,4,5,2],[1,2,3,4,5,3],[1,2,3,4,5,4
- 2022-12-09 16:18回答 1 已采纳 望采纳可以使用Python的librosa库来计算MFCC特征，并使用sklearn库中的Fisher分类器来计算每个维度的贡献度。 下面代码示例： import librosa import num
- 2022-11-10 12:23鹅鹅鹅鹅鹅鹅鹅鹅鹅鹅鹅鹅的博客 9.17.1 傅里叶变换 9.17.2 声学模型 9.17.3 隐马尔可夫模型 9.17.4 CNN 9.17.5 LSTM-HMM 9.17.6 神经网络语言模型 9.17.7 MFCC 9.18 知识图谱 9.18.1 知识图谱构建 9.18.2 知识计算 9.18.3 知识存储 9.18.4 知识服务...
- 2022-03-29 21:14回答 1 已采纳 dct变化后返回列表的所有行、第1列到第num_ceps列（切片）
- 2020-12-17 19:28回答 6 已采纳 对的，给个采纳吧
- 2021-12-26 22:26回答 1 已采纳 你好，把正常运行的那些数据，你也需要一个个生成好，比如tdata这种，当然还有其他的变量，都保存成y.mat即可
- 2022-05-30 23:58web15085599741的博客 另一方面Python既是一门解释性编程语言，又是面向对象的语言，其操作性和可移植性高，被广泛应用于数据挖掘、信息采集、人工智能、网络安全、自动化测试等领域。甚至，很多小学生、高中课程和计算机二级也都陆续增加...
- 2021-10-24 19:08Eastmount的博客 另一方面Python既是一门解释性编程语言，又是面向对象的语言，其操作性和可移植性高，被广泛应用于数据挖掘、信息采集、人工智能、网络安全、自动化测试等领域。甚至，很多小学生、高中课程和计算机二级也都陆续增加...
- 2018-04-22 10:55一个处女座的程序猿的博客 例如，某个自然语言处理分类模型可以确定输入的句子是法语、西班牙语还是意大利语。请与回归模型进行比较。 分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区...
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