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任县网站建设价格信息,免费网络推广方式,百度企业推广怎么收费,关闭wordpress评论Python实现RNN算法对MFCC特征的简单语音识别 1、实现步骤 借助深度学习库 TensorFlow/Keras 来构建模型 1.对标签进行编码,将文本标签转换为整数标签。 2.对 MFCC 特征数据进行填充或截断,使其长度一致,以便于输入到 RNN 模型中 3.如果是二维数据需要转成三维: Simpl…

Python实现RNN算法对MFCC特征的简单语音识别

1、实现步骤

借助深度学习库 TensorFlow/Keras 来构建模型

1.对标签进行编码,将文本标签转换为整数标签。

2.对 MFCC 特征数据进行填充或截断,使其长度一致,以便于输入到 RNN 模型中

3.如果是二维数据需要转成三维:

SimpleRNN输入要求:[送入样本数, 循环核时间展开步数, 每个时间步输入特征个数]
此处整个数据集送入,送入样本数为len(x_train);输入1个样本出结果,循环核时间展开步数为1; 
表示为有max_column个输入特征,每个时间步输入特征个数为max_column

4.创建一个简单的 RNN 模型,其中包括一个 SimpleRNN 层和一个全连接层

5.编译模型,指定优化器、损失函数和评估指标

6.增加validation_data参数作为验证集,添加早停止机制,训练时打乱序列顺序

7.使用训练集进行模型训练,并评估模型在测试集上的性能

2、示例代码

import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras
http://www.zhongyajixie.com/news/16358.html

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