我想用不同的声音训练我的神经网络。然而，每个声音的大小是不同的。有谁知道如何训练具有不同大小输入的神经网络？谢谢。
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无法对不同大小的输入进行分类，但您可以将信号转换为一系列固定大小的特征向量(或转换为一系列固定大小的原始声音片段)。 对于声音，我们通常使用 MFCC 或仅使用频谱图。因此，您需要应用对序列进行操作的方法。它可以是一个循环神经网络，或者您可以采用前馈网络，然后以某种方式对每个帧的输出进行后处理。
关于machine-learning - 如何训练具有不同大小输入的神经网络？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41047916/