Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (400,2) (400,)

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#76 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với lệnh gọi plp(signal, rasta=True) trong script được cung cấp và kiểm tra sidekit/frontend/features.py tại power_spectrum, dòng 399. Tái hiện lỗi với đầu vào WAV được tham chiếu, sau đó theo dõi shape của signal, framed[start:stop, :] và window. Hoàn tất khi quá trình trích xuất PLP không còn gây ra lỗi broadcasting đối với các đầu vào WAV dự kiến.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Dear concerns : I am extracting features from wav , using PLP , this ( Pyhton 3.6 -Anaconda Spyder ) after execute i am facing error in this line

File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sidekit\frontend\features.py", line 399, in power_spectrum
ahan = framed[start:stop, :] * window

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (400,2) (400,)

#!usr/bin/python
import numpy.matlib
import scipy
from scipy.fftpack.realtransforms import dct
from sidekit.frontend.vad import pre_emphasis
from sidekit.frontend.io import *
from sidekit.frontend.normfeat import *
from sidekit.frontend.features import *
import scipy.io.wavfile as wav
import numpy as np



def readWavFile(wav):
        #given a path from the keyboard to read a .wav file
        #wav = raw_input('Give me the path of the .wav file you want to read: ')
        inputWav = 'C:/Speech_Processing/2-Speech_Signal_Processing_and_Classification-master/feature_extraction_techniques'+wav
        return inputWav
#reading the .wav file (signal file) and extract the information we need
def initialize(inputWav):
        rate , signal  = wav.read(readWavFile(inputWav)) # returns a wave_read object , rate: sampling frequency
        sig = wave.open(readWavFile(inputWav))
        # signal is the numpy 2D array with the date of the .wav file
        # len(signal) number of samples
        sampwidth = sig.getsampwidth()
        print ('The sample rate of the audio is: ',rate)
        print ('Sampwidth: ',sampwidth)
        return signal ,  rate
def PLP():
        folder = input('Give the name of the folder that you want to read data: ')
        amount = input('Give the number of samples in the specific folder: ')
        for x in range(1,int(amount)+1):
                wav = '/'+folder+'/'+str(x)+'.wav'
                print (wav)
                #inputWav = readWavFile(wav)
                signal,rate = initialize(wav)
                #returns PLP coefficients for every frame
                plp_features = plp(signal,rasta=True)
                meanFeatures(plp_features[0])
#compute the mean features for one .wav file (take the features for every frame and make a mean for the sample)
def meanFeatures(plp_features):
        #make a numpy array with length the number of plp features
        mean_features=np.zeros(len(plp_features[0]))
        #for one input take the sum of all frames in a specific feature and divide them with the number of frames
        for x in range(len(plp_features)):
                for y in range(len(plp_features[x])):
                        mean_features[y]+=plp_features[x][y]
        mean_features = (mean_features / len(plp_features))
        print (mean_features)

def main():
        PLP()

main()
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
12.7k
Fork
4.4k
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của rasbt/python-machine-learning-book

Tất cả issue của rasbt/python-machine-learning-book

Issue tương tự

Thêm issue về Machine Learning

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.