Killer_kali的博客

过拟合一.定义：当数据不够多的时候，或者是训练过度的时候，就会导致过拟合eg：我们要训练出一个y关于x的函数，但我们的训练样本只限于0<x<C_1,但比较完整的定义域应该是0<x<C_2(C_2>C_1),那么后半截的函数，电脑就会自己“臆想”一段出来，这就是数据不足导致的过拟合二.防止过拟合方法主要有：1.正则化（Regularization）（L1和L2）2.数据增强（Data augmentation），也就是增加训练数据样本3.Dropout4.earl

音频分类(audio classification)音频分类(audio classification)一.音频的定义以及音频三要素二.音频数据的存储方式三.关于音频的一些专业名词1.采样率2.采样位数3.比特率4.音频编码5.声道数6.码率7.音频帧8.音频格式四.python处理音频文件1.wave包处理音频并绘制模拟信号图2.音频数据的准备(1)wave文件的读入(torchaudio.load)(2)wave文件的声道统一化(3)wave文件的采样率