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如何从文件夹和子文件夹中提取特征(.wav)以用作神经网络的输入?

从文件夹和子文件夹中提取.wav文件的特征以用作神经网络的输入,可以按照以下步骤进行:

  1. 遍历文件夹和子文件夹:使用编程语言中的文件操作函数,如Python的os模块,遍历指定的文件夹及其子文件夹,获取所有.wav文件的路径。
  2. 读取.wav文件:使用相应的音频处理库或工具,如Python的librosa库,读取.wav文件的音频数据。
  3. 特征提取:对读取到的音频数据进行特征提取,常用的特征包括MFCC(梅尔频率倒谱系数)、Spectrogram(频谱图)、Mel-Spectrogram等。可以使用相应的音频处理库或工具进行特征提取,如librosa库。
  4. 数据预处理:对提取到的特征进行预处理,如归一化、标准化等,以确保特征数据在一定的范围内。
  5. 数据存储:将提取到的特征数据存储到合适的数据结构中,如numpy数组、CSV文件等,以便后续神经网络的输入。
  6. 神经网络输入:将存储好的特征数据作为神经网络的输入进行训练或推理。

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