摘要：卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧，处理完这段语音后得到的是一个39行N列（行表示特征维度
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01 2021 档案
摘要：在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy（准确率）等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒（唤醒词识别）来举例，希望能加深理解这些指标。 1，TP / FP / TN / FN 下表表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，把不属于当前类
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