学习矢量量化（LVQ）不平衡输入大小

Question

我是新学习LVQ的，我想用我的mfcc（Mel频率倒谱系数）结果来实现它。 据我所知， 我研究的每个例子都有统一的训练和输入数据大小数组，如：

  

x1 [2] [4] = {{0,1,1,1}，{1,1,1,1}，[{1,1,0,1}}

     

x2 [2] [4] = {{0,1,1,0}，{1,1,0,1}，{1,0,0,1}}

     

x3 [2] [4] = {{1,0,1,0}，{1,1,1,0}，{0,0,0,1}}

但是我的mfcc结果数据大小是不平衡的，如：

  

x1 1 [4] = {{0,1,1,1}，{1,1,1,1}}

     

x2 [2] [4] = {{0,0,1,0}，{1,1,0,1}，{1,0,0,1}}

     

x2 [4] [4] = {{0,0,1,0}，{1,1,0,1}，{1,0,0,1}，{0,1,1,1 }，{1,0,1,0}}

那么我如何处理LVQ训练和输入的这种不平衡数据大小？

Answer 1

尝试此问题的最基本的事情是用0个组件填充缺失值。由于你的Mel频率倒谱系数基本上是傅立叶变换，那么二次傅里叶变换。这应该没有效果。

尝试查找输入向量的最大大小。然后填充缺少尺寸的其他较小的输入向量0.如下所示。

  

x1 [1] [4] = {{0,1,1,1}，{1,1,1,1} ,, {0,0,0,0}，{0,0,0， 0}，{0,0,0,0}}

     

x2 [2] [4] = {{0,0,1,0}，{1,1,0,1}，{1,0,0,1}，{0,0,0,0 }，{0,0,0,0}}

     

x2 [4] [4] = {{0,0,1,0}，{1,1,0,1}，{1,0,0,1}，{0,1,1,1 }，{1,0,1,0}}