1

У меня есть набор данных MFCC, которые, как я знаю, хороши. Я знаю, как поместить вектор строки в алгоритм машинного обучения. Мой вопрос - как это сделать с MFCC, так как это матрица? Например, как бы я помещал это в алгоритм машинного обучения :?Поезд MFCC с использованием машинного алгоритма обучения

http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00195/Test_Arabic_Digit.txt

Любой алгоритм будет работать. Я смотрю на двоичный классификатор, но буду изучать его больше. Scikit кажется хорошим ресурсом. На данный момент я просто хотел бы знать, как вводить MFCC в алгоритм. Шаг за шагом мне очень помог! Я просмотрел много мест, но не нашел ответа.

Спасибо

+0

Итак, что вы хотите сделать? Передайте звуковой файл A как функции и B как классы? –

+0

Я перефразировал свой вопрос для ясности. Теперь вопрос включает ссылку. Мой набор данных выглядит так, и мне интересно, как подать это в алгоритм машинного обучения. – Ryan

+0

Опять же, в приведенной ссылке есть куча цифр, что это такое? Почему существует пустая строка между этими пучками чисел? Являются ли классификационные целевые классы там? Объясните данные –

ответ

0

В питона, вы можете легко сглаживаются матрицу таким образом это становится в векторе, например, вы можете использовать NumPy и Numpy-х сглаживаются функцию, дополнительно мысль, которая приходит на ум (это просто идея может или не может работать) заключается в использовании сверток, свертки очень хорошо работают с 2d структурами.