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首先，您需要将声音转换为适合于进一步处理的表示形式，以便可以应用分类或聚类算法的一些特征向量
对于音频，典型的选择是基于频谱的功能。要处理声音，librosa非常有用
由于声音有不同的持续时间，并且您可能希望每个录音都有一个固定大小的特征向量，因此您需要一种在一系列数据之上构建单个特征向量的方法。在这里，根据您的数据量和标签的可用性，可以使用不同的方法。假设您的录制数量有限且没有标签，您可以从简单地将多个向量堆叠在一起开始。平均是另一种可能性，但它会破坏时间信息（在这种情况下可以）。训练某种RNN将其表示为隐藏状态是最有效的方法
看看这个相关的答案：How to classify continuous audio
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