從形狀可變的2D numpy數組生成3D numpy數組？

Question

我正在生成大量的Mel頻譜圖，以訓練NN進行音素檢測。

每個mel頻譜圖（由Python中的librosa.core.melspectrogram生成）都表示為2D numpy數組，其中軸1（向量的長度）因頻譜圖而異。 它們的形狀從（128，2）到（128，200）不等。

為了生成3D數組，所有頻譜圖必須具有相同的形狀，所以我猜我應該將零添加到小於200的向量的末端。然后我可以將它們全部添加到Python列表中，調用上面的np.array和3D numpy數組會生成，對不對？

我自己嘗試失敗。 感謝所有幫助。

編輯：（已請求代碼，這本質上是我想做的）

spectrograms = []

for audio_array in all_audio_arrays:
    audio_array, sr = librosa.core.load(audio_file, sr=sample_rate, mono=True)
    melspectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=audio_array, sr=sample_rate, S=None, n_fft=window_size, hop_length=hop_length)
    # melspectrogram is a 2D numpy array
    # the shape could be between (128, 2) and (128, 200)
    spectrograms.append(melspectrogram)

# I want this to be 3D
np.asarray(spectrograms)

Answer 1

如果您的學習者使用零填充是一種合適的方法，我將無法回答。 但是使用np.concatenate這樣做很容易

import numpy as np

a = np.ones((128,2))
b = np.ones((128,200))

padding = np.zeros((a.shape[0], b.shape[1] - a.shape[1])) #(128, 198)
a = np.concatenate((a, padding), axis=1)

print (a.shape)

>>> (128L, 200L)