从形状可变的2Dnumpy数组生成3Dnumpy数组？

Question

我正在生成大量的mel频谱图来训练用于音素检测的NN。

每个mel谱图(使用Python语言中的librosa.core.melspectrogram生成)表示为2D numpy数组，其中轴1(向量的长度)因谱图而异。它们的形状从(128，2)到(128,200)不等。

为了生成3D数组，所有频谱图都必须具有相同的形状，所以我猜我应该在小于200的向量的末尾添加零。然后，我可以将它们全部添加到Python列表中，对其调用np.array，然后就会生成一个3Dnumpy数组，对吧？

我自己也尝试过，但没有成功。感谢所有的帮助。

编辑：(代码已被请求，这基本上就是我想要做的)

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

我不能回答这是否是一种适合你的学习者填充零的方法。但是使用np.concatenate很容易做到这一点。

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)