【发布时间】：2018-05-21 07:16:48
【问题描述】：
我正在尝试构建一个语音识别应用程序。到目前为止，我已经从 10 个样本语音中提取了 mfcc 特征。每个样本产生不同的形状，如下所示：
(698, 12)
(414, 12)
(610, 12)
(586, 12)
(698, 12)
(282, 12)
(250, 12)
(370, 12)
(694, 12)
(490, 12)
我计划使用 kNN（或其他分类算法）来执行此操作，但每个样本的形状都不相同，而且它是 2D 数组而不是 1D 数组，因此我可以将其直接提供给模型。
如何以这种方式转换此数组，以便将其输入机器学习算法或如何使用二维数组构建模型？
请指教
【问题讨论】：
-
数据的第一个维度指定了什么？这是什么？
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您的函数所需的数据类型或维度是什么？
(n, 2)的整数？已经尝试编写算法代码还是使用现有包？
标签： python arrays classification voice-recognition mfcc