使用深度学习进行音频数据分析入门（附源码案例研究）

介绍

现实生活中的数据集要复杂得多。您首先必须理解它，从各种来源收集它并以可供处理的格式排列它。当数据是非结构化格式（例如图像或音频）时，这甚至更加困难。之所以如此，是因为您必须以标准方式表示图像/音频数据，才能使其对分析有用。

非结构化数据丰富

有趣的是，非结构化数据代表着巨大的未充分利用的机会。它更接近我们作为人类的沟通和互动方式。它还包含许多有用且强大的信息。例如，如果一个人说话；你不仅能从他/她的声音中听到他/她说的话，还能听到他/她的情绪。