初步了解了baseline，并成功跑通。然后讲一下我理解的整个baseline的过程1.首先导入了个音频库，里面是动物吃不同食物的声音。2.然后是特征提取以及数据集的建立，这里运用了mfcc的方法，个人理解，mfcc就是在语音识别领域，将语音物理信息（频谱包络和细节）进行编码运算得到的一组特征向量。里面的mel滤波器组，将语音变换到mel域，mel域是仿照人耳设计的，更符合人耳的听觉特性。3.cn

终于是到了最后一个任务了，真不容易~~坚持下来了，还是学到了不少东西，交了不少好友最后的task，它对语音识别内容进行了扩展，更充分的了解到了机械学习算法和模型和深度学习在语音领域的应用本文参考datawhile组织与天池联合发起的零基础入门系列赛事第八场 —— 零零基础入门语音识别-食物声音识别挑战赛01 语音识别基础与发展语音识别全称为“自动语音识别”，Automatic Speech Rec