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问如何归一化神经网络的fft值
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Stack Overflow用户

提问于 2017-07-17 12:28:01

回答 1查看 269关注 0票数 0

我计算了给定声音文件的fft，并得到了一个形状为( 100 , 257 )的数组，其中有100行和257个频率段。我想使用它作为神经网络的输入向量，但在使用librosa lib进行标准化之前

https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.util.normalize.html#librosa.util.normalize

那么我应该在axis=0或axis=1上进行标准化吗？axis=0对所有行聚合的列进行标准化，axis=1对每一行进行标准化，还是应该对独立于行和列的每个值进行标准化？

neural-network

fft

normalization

librosa

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2017-07-21 13:50:17

如何规范化fft取决于您的应用程序和最终的性能。没有一个通用的标准化方案。

在我的一个应用程序中，我没有对原始fft进行归一化并将其输入到神经网络。一种常见的归一化方法是取对数。此操作可以减小动态范围。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/45144320

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