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我正在研究 RNN/LSTM。我用 RNN 完成了一个简单的项目，其中我将文本输入到 RNN 中。但我不知道如何将语音输入 RNN 以及如何为循环网络预处理语音。我读过来自媒体和其他网站的许多文章。但我无法在网络中使用语音。您可以分享任何包含语音和 RNN/LSTM 的项目或任何可以帮助我的项目。
最佳答案
您需要将原始音频信号转换为频谱图或其他更易于使用 RNN/LSTMS 处理的方便格式。 This中等博客应该会有帮助。您可以查看this github repo以便实现。
关于machine-learning - 如何将语音文件输入RNN/LSTM进行语音识别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54471402/
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我无法准确理解 LSTM 单元的范围——它如何映射到网络层。来自格雷夫斯 (2014): 在我看来，在单层网络中，layer = lstm 单元。这实际上如何在多层 rnn 中工作？ 三层RNN LS
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为什么我们需要在pytorch中初始化LSTM中的隐藏状态h0。由于 h0 无论如何都会被计算并被覆盖？是不是很像 整合一个一 = 0 一个= 4 即使我们不做a=0，也应该没问题.. 最佳答案 重点
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我正在 Tensorflow 中制作 LSTM 神经网络。 输入张量大小为 92。 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn
我正在尝试 keras IMDB 数据的示例，数据形状是这样的: x_train shape: (25000, 80) 我只是把keras例子的原始代码改成了这样的代码: model = Sequen
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LSTM 类中的默认非线性激活函数是 tanh。我希望在我的项目中使用 ReLU。浏览文档和其他资源，我无法找到一种简单的方法来做到这一点。我能找到的唯一方法是定义我自己的自定义 LSTMCell，但
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有人可以解释一下吗？我知道双向 LSTM 具有前向和反向传递，但是与单向 LSTM 相比，它有什么优势？ 它们各自更适合什么？ 最佳答案 LSTM 的核心是使用隐藏状态保留已经通过它的输入信息。 单向
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我编写了一个LSTM回归模型。它是最后一个LSTM层的BATCH_SIZE=1和RETURN_Sequence=True的模型。我还设置了VERIFICATION_DATA和耐心进行培训。但似乎存在一
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！