LSTM(Long short-term memory)是一种在深度学习中广泛使用的RNN结构，擅长捕捉长期的依赖关系，适合序列预测。（为什么能捕捉长期依赖关系？和传统的神经网络不同，LSTM包含反馈连接，（带来的好处是）能够处理全部的数据序列，而不是单个的数据点，使得在时间序列、文本、话音等序列数据中有较强的性能。

我们需要计算原始音频的RMS和噪声音频的RMS，为了能得到规定的SNR，我们需要修改噪声的RMS值，办法就是将每个噪声元素都乘上一个常数，这样就能使得噪声的RMS值也乘上一个常数，达到需要的噪声RMS。学习如何将噪声加入到audio data中，后续可以将不同SNR的噪声加入原始信号样本，评估不同噪声条件下的模型性能。首先读取原始audio.wav（里面是一段话：“leave my dog alo

（2）、参数verbose（adj 冗长的）：bool, optional决定是否打印完整的摘要如果为False，那么会省略一部分buf：writable buffer, defaults to sys.stdout决定将输出发送到哪里默认情况下， 输出打印到sys.stdoutmax_cols： int, optional从“详细输出”转换为“缩减输出”，如果DataFrame的列数超过max_

然后，我们调用parse_args()函数来解析命令行参数，并将解析结果存储在args对象中。其中在init里面通过nn.Sequential创建一个“存储仓”模型，一个接一个的往里填入layers，存储在变量self.layers中。字典的每个键值 key:value 对用冒号分割，每个键值对之间用逗号分割，整个字典包括在花括号 {} 中。分为三种：删除字典里面的某一个key的value、删除字

notnot。

LSTM(Long short-term memory)是一种在深度学习中广泛使用的RNN结构，擅长捕捉长期的依赖关系，适合序列预测。（为什么能捕捉长期依赖关系？和传统的神经网络不同，LSTM包含反馈连接，（带来的好处是）能够处理全部的数据序列，而不是单个的数据点，使得在时间序列、文本、话音等序列数据中有较强的性能。

##repmat（A，m，n）功能：将矩阵复制mxn个矩阵块repmat(A,2,3)我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z重做：Ctrl/Command + Y加粗：Ctrl/Command + B斜体：Ctrl/Command + I标题：Ctrl/Com

数据进行预测，使用60个数据点预测第61个数据点。使用Bicton数据集，对。没有写完，明天再写：）

生成一个dataframe对象。

【代码】预测评价指标。