目前分類：pre-process (3)

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預強調(pre-emphasis) 的主要目的是希望消除人在發生過程中聲帶和嘴唇互相影響,進而補償聲音因為發音系統壓制的高頻部分.

當訊號在頻率域時,其計算公式為:

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voice processing

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資料處理上時常會需要將資料切割,普遍的資料切割是分為訓練集和測試集

而當使用到部分方法(如 early stop)時,會牽涉到驗證集(valid set).

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ML shift

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在做機器學習相關的資料處理時,時常需要將資料進行亂數的打亂,以達到有效的學習到資料的本身.

而在監督式學習之中,除了輸入的資料X 以外還有答案Y,而X與Y是互相對應的,因此在打亂的時候又需要保持資料的對應性,實作方法如下:

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python ML random

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