python – 在keras的1d CNN音频

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 在keras的1d CNN音频，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1842字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我想尝试实现附加图像的神经网络架构：1DCNN_model

考虑到我有一个数据集X,它是(N_signals,1500,40),其中40是我想要进行1d卷积的特征数.
我的Y是(N_signals,1500,2),我和keras一起工作.
每个1d卷积需要采用一个特征向量,如图所示：1DCNN_convolution

因此,它必须占用1500次样本中的一个,通过1d卷积层(沿时间轴滑动),然后将所有输出特征提供给LSTM层.

我尝试使用这段代码实现第一个卷积部分,但我不确定它在做什么,我无法理解它一次只能占用一个块(也许我需要预先处理我的输入数据？)：

input_shape = (None, 40)
model_input = Input(input_shape, name = 'input')
layer = model_input
convs = []
for i in range(n_chunks):
    conv = Conv1D(filters = 40,
                  kernel_size = 10,
                  padding = 'valid',
                  activation = 'relu')(layer)
    conv = BatchNormalization(axis = 2)(conv)
    pool = MaxPooling1D(40)(conv)
    pool = Dropout(0.3)(pool)
    convs.append(pool)
out = Merge(mode = 'concat')(convs)

conv_model = Model(input = layer, output = out)

有什么建议？非常感谢你

解决方法:

非常感谢,我用这种方式修改了我的代码：

input_shape = (1500,40)                             
model_input = Input(shape=input_shape, name='input')                    
layer = model_input                                                     
layer = Conv1D(filters=40,
               kernel_size=10,
               padding='valid',
               activation='relu')(layer)
layer = BatchNormalization(axis=2)(layer)                           
layer = MaxPooling1D(pool_size=40,
                     padding='same')(layer)                             
layer = Dropout(self.params.drop_rate)(layer)                           
layer = LSTM(40, return_sequences=True,
             activation=self.params.lstm_activation)(layer)         
layer = Dropout(self.params.lstm_dropout)(layer)
layer = Dense(40, activation = 'relu')(layer)
layer = BatchNormalization(axis = 2)(layer)                
model_output = TimeDistributed(Dense(2,
                                     activation='sigmoid'))(layer) 

我实际上在想,也许我必须对我的轴进行置换才能使我的40 mel特征轴上的maxpooling层工作…

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在keras的1d CNN音频全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在keras的1d CNN音频所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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