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数据准备:获取、导入和组织语音数据,并将其划分为训练集、验证集和测试集。特征提取:将原始的音频波形转换为更能代表语音本质的特征(如梅尔频率倒谱系数 MFCCs)。这是最关键的一步,因为神经网络的效果严重依赖于输入特征的质量。神经网络模型构建与训练:设计一个神经网络架构(如 CNN、RNN 或 CRNN),并用提取的特征数据对其进行训练。评估与测试:在未见过的测试数据上评估模型的性能(准确率等)。部
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