我正在尝试使用 PyBrain 实现一个简单的单个数字分类器。我有许多记录的数字 0 到 9 示例的训练数据，并编写了一个脚本来为每个示例提取 MFCC。为了简单起见（目前），我只计算 13 个系数，并且每 10 毫秒对音频文件进行一次采样。由于每个记录的训练示例都具有不同的持续时间，例如，所有“零”集合的样本数量会根据音频的长度而变化。因此，对于“零”的一些示例，我有一个形状为 (67,13) 的 MFCC 训练向量，而对于其他人，它可能是 (44, 13)。
问题是在 PyBrain 中创建数据集时，输入向量的维度必须是统一的，并且应该包含与列相同的行数。
是否有某种方法可以定义数据集，以便输入向量具有固定数量的列（13 个 MFCC）但可变的行数（取决于从信号中获取的样本数量）？还是我这样做完全错了？
我已经在网上和 Stack Overflow 上进行了搜索和搜索，但无法找到答案。我可以遵循并实现教程中的 Pybrain 示例。