我目前正在尝试实现一个cnn网络，它可以将输入映射到输出 .
输入由大量音频文件组成，输出是特征向量 .
由于音频文件的长度不同，总样本的数量总是不同，但每个样本的帧长度为25毫秒，重叠时间为10毫秒 . 形状（X，2050）
输出是特征向量形状是（x，13） .
我认为cnn的使用在这里似乎是合适的，因为每个输入由于重叠而包含前一个样本的一些信息 .
是否有可能在keras中设计一个利用它的模型，因此将为矩阵的每一行计算一个卷积和，并以某种方式使其知道25帧长度和10个重叠 .
是的，请参阅此文件的第220行[1] . 这是使用卷积在Keras中实现的Wavenet . 尽管他们已经创建了包装层，但这应该让您直观了解如何对音频样本进行建模 .
[1] https://github.com/basveeling/wavenet/blob/master/wavenet.py#L220
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是的，请参阅此文件的第220行[1] . 这是使用卷积在Keras中实现的Wavenet . 尽管他们已经创建了包装层，但这应该让您直观了解如何对音频样本进行建模 .
[1] https://github.com/basveeling/wavenet/blob/master/wavenet.py#L220