如何从文件夹和子文件夹中提取特征(.wav)以用作神经网络的输入？

从文件夹和子文件夹中提取.wav文件的特征以用作神经网络的输入，可以按照以下步骤进行：

1. 遍历文件夹和子文件夹：使用编程语言中的文件操作函数，如Python的os模块，遍历指定的文件夹及其子文件夹，获取所有.wav文件的路径。
2. 读取.wav文件：使用相应的音频处理库或工具，如Python的librosa库，读取.wav文件的音频数据。
3. 特征提取：对读取到的音频数据进行特征提取，常用的特征包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）、Spectrogram（频谱图）、Mel-Spectrogram等。可以使用相应的音频处理库或工具进行特征提取，如librosa库。
4. 数据预处理：对提取到的特征进行预处理，如归一化、标准化等，以确保特征数据在一定的范围内。
5. 数据存储：将提取到的特征数据存储到合适的数据结构中，如numpy数组、CSV文件等，以便后续神经网络的输入。
6. 神经网络输入：将存储好的特征数据作为神经网络的输入进行训练或推理。

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