使用Python的2D阵列分类

Question

我正在尝试构建语音识别应用程序。到目前为止，我已经从10个示例语音中提取了MFCC功能。每个样品产生不同的形状，如下所示：

（698，12）

（414，12）

（610，12）

（586，12）

（698，12）

（282，12）

（250，12）

（370，12）

（694，12）

（490，12）

我计划使用KNN（或其他分类算法）来执行此操作，但是每个样品的形状并不相同，并且2D数组不是1D阵列，因此我可以将其直接馈送到模型中。

如何将此数组转换为这样的方式，以便我可以将其馈入机器学习算法或如何使用2D数组构建模型？

请建议

Answer 1

我使用gmm完成了此操作。因此，每个观察结果都会有自己的模型。