我正在开展一个项目，我将患者的咳嗽分类为某种肺部疾病的阳性或阴性。
我现在有多个咳嗽事件，从较大的录音中分割出来。我已经为每个咳嗽事件提取了各种光谱特征，并希望将所有这些添加到一个特征向量中以训练逻辑回归 (LR) 分类器。
问题是每个咳嗽事件的长度不同，这导致我的 MFCC 特征长度也不同，这是训练 LR 分类器时的问题。
所以，我想知道是否有人有一些解决方法来处理不同大小的 MFCC 特征向量，以及如何让它们以正确的形状用作训练向量。我觉得很愚蠢，但我在网上找不到任何关于此的信息。肯定以前遇到过这个问题？