Я пытаюсь создать бесшумную модель автоэнкодера с помощью Keras.В настоящее время у меня есть речевые данные за один час, и я создал три типа шумовых данных, добавив белый, коричневый и розовый шум к исходным данным.Таким образом, всего три часа шумных данных.Данные объектов, извлеченные как из исходных речевых данных, так и из зашумленных речевых данных, сортируются в файл h5. Ключи выглядят как ['trclean', 'trnoisy_brown', 'trnoisy_pink', 'trnoisy_white']
Когда мы запускаемmodel.fit () в Keras для обучения программе и создания модели. Кажется, что данные обучения и контрольные данные соответствуют 1: 1, а не 1: 1.
Есть ли какой-нибудь хороший способ использовать три цветашум на одной тренировке?Я не хочу увеличивать исходные данные в три раза и делать 1: 1.Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть идеи по этому методу.
Большое спасибо за вашу помощь заранее.С наилучшими пожеланиями.