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我在一个包含3630371个数据点和39个特征的语音数据中对语音和非语音进行分类。即语音数据的形状为(3630371，39)。如何将其重塑为LSTM输入。data.reshape(3630371, 1, 39)请帮帮我！毫无线索。
浏览 9提问于2019-07-17得票数 2
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我想在LSTM中输入一个时间序列来执行预测。假设我有10000个样本。现在，为了将时间序列输入到我的LSTM中，我将其重塑为(示例、时间步骤、特性)。我的模型model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(50,1)))
model.add(Dense我怎么才能把它输入我的LSTM？仅仅计算fft，将其附加到Dataframe并对所有的数据</e
浏览 0提问于2018-07-04得票数 0
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我正在研究RNN/LSTM。我用RNN做了一个简单的项目，在其中我将文本输入到RNN中。但是我不知道如何将语音输入到RNN中，也不知道如何对递归网络的语音进行预处理。但我不能在网络中使用语音。你可以分享任何项目，其中语音和RNN/LSTM或任何可以帮助我。
浏览 4提问于2019-02-01得票数 1
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我正在学习LSTM网络。输入必须是3D的。所以我有一个CSV文件，它有9999个数据，只有一个功能。所以它只是一个文件。步dim = data.shape[1]但我还是会犯错误和LSTM的输入
model.add(LSTM(50,input_s
浏览 0提问于2018-12-26得票数 4
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seq2seq的任务是从视频数据中识别句子(也称为目视语音识别/唇读)。
首先，将数据组织为batch_size、n_steps、高度、宽度、channel_size。当然，我可以将其重塑为[batch_si
浏览 2提问于2019-08-07得票数 0
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关于如何整形lstm数据的建议
、、、、
这是我的X(输入)。所以X有形状(933，8，10)。Y(输出)是933个向量的时间序列，每个向量是一个5维向量。所以Y有形状(933，1，5)。model.add(LSTM</em
浏览 2提问于2020-07-12得票数 1
我正在尝试将可变大小的序列输入到LSTM中。因此，我使用的是一个生成器和一个1的批量大小。同时，我拥有的其他输入数据的大小为(sequence_length, features)，即(None, 10)，我想将其重塑为(batch_size, sequence_length, features我尝试使用target_shape (-1, 10)的Keras整形层，这相当于将(None, 10)展开到(None, None, 10)，但我收到的是一个(None, 1, 1
浏览 0提问于2019-04-27得票数 0
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如何训练语音识别的lstm
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我正在尝试训练用于语音识别的lstm模型，但不知道要使用什么训练数据和目标数据。我使用的是，它包含音频文件和它们的文字记录。在这一点上，我知道目标数据将被矢量化文本文本。至于训练数据，我在考虑使用每个音频文件(或MFCC特征)中的频率和时间。如果这是解决问题的正确方法，训练数据/音频将是多个数组，我如何将这些数组输入到我的lstm模型中？我需要对它们进行矢量化吗？
浏览 1提问于2016-11-26得票数 5
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每个音轨表示为音高列表(1到12)。由于我想将每个音调序列归入24个类别(关键字)中的一个类别，因此我认为我可以类似于文本分类问题来处理这个问题。我使用单层LSTM网络在线复制了一个示例。由于我是机器学习的新手，我将非常感谢任何关于如何构建适用于此问题的LSTM的直觉。# Create Embedding (Input) Layer (max_words) --> LSTM Layer (128)
model.add(Embedding(possible_notes+1,5,mask_zero = True)
浏览 85提问于2019-07-21得票数 1
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我在keras上使用LSTM，并使用之前的重整型层，希望我不必为LSTM层指定形状。 输入是84600 x 6 两个月内84600秒。)model.add(tf.keras.layers.LSTM)
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) 这会抛出一个错误： Val
浏览 39提问于2019-02-17得票数 1
我有一个由数组组成的start_xy数组，顺序为start_x和start_y:例如: 1、2.4、3.8，而对于end_xy则是相同的。numpy as npimport kerasfrom keras.layers import LSTMend_xy.append(end) model = Sequential()
model.add(LSTMFul
浏览 2提问于2020-08-14得票数 0
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经过一些处理(在神经网络中)后，我将一个特性输入到LSTM中。LSTM只有一个“时间步骤”，我重塑数据输入到LSTM，但得到一个错误，说我有一个4D张量而不是3D。lstm_return = M
浏览 10提问于2022-06-07得票数 0
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我有一份随时间推移的心电图数据。每个数据的持续时间约为3分钟(约180秒)。现在，如何将这些数据用于lstm。我的目的是制作一个编解码网络，将这些数据编码成小尺寸.我打算用重建误差作为损失函数。
浏览 0提问于2019-08-21得票数 0
我正在努力弄清楚如何将一个功能模型提供给keras中的LSTM门。我有一个元组的时间序列(整数，浮点数，浮点数)。ints是不有序的，应该通过和嵌入层。然后，我希望元组(在嵌入int之后)通过LSTM层。= LSTM(40) # how do I tell it to use input_merged as input ?我很确定这可以
浏览 2提问于2017-07-06得票数 0
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我有像这样形状(6042，6)的CSV数据，并使用DataFrame调用它：我想用它作为LSTM的输入。据我所读，LSTM需要三维数组[samples, time steps, features]格式的数据。由于DataFrame没有reshape属性，所以我将其更改为NumPy数组并试图对其进行整形，但得到了错误：
TypeError: only integer scalar arrays can be
浏览 11提问于2021-12-06得票数 0
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我正在处理一个回归问题，我将一组平面图提供给CNN + LSTM - keras中的体系结构。我的数据形状为(n_samples, width, height, n_channels)。我要问的问题是如何正确地将CNN连接到LSTM层。当卷积传递给LSTM时，需要以某种方式对数据进行整形。有几个想法，例如结合使用TimeDistributed-wrapper和整形，但我无法设法使它工作。。)
o = Dense(1)(lstm
浏览 4提问于2020-06-03得票数 1
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我有输入数据，这是代表音频功能，它是这样的。我试着构建LSTM层。我正在使用input_shape，但我不能很好地使用。我试图重塑我的输入数据从二维到三维。你可以看到适合的功能。......... layer_setup['config']['input_shape'] = (210969,40)
浏览 3提问于2017-06-18得票数 0
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我想在Keras中建立一个包含2D卷积和LSTM层的神经网络。解决方案似乎是一个整形层，它使图像变平，但保留时间步骤(与平缓层相反，该层将折叠除batch_size之外的所有内容)。model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation(&q
浏览 4提问于2016-10-24得票数 8
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我正在尝试建立一个语音识别系统，这是一个序列序列模型.但是，对于如何将提取的特征(维数为40的fbank)提供给LSTM，我感到很困惑。据我所知，有不同的方法将数据作为输入输入到LSTM中。案例2:如果所有输入序列都填充到相同的长度，那么Batch_Size可以是64、128等任何值吗？
最后，还有一个问题，我是否注意到每个批次中的Time_Step应该是相同的？
浏览 0提问于2020-01-11得票数 0
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