WAVファイルを直接CNNで機械学習する方法は、スペクトグラム化したデータをCNNで機械学習する方法より精度が落ちるようです。別の方法を考えたいと思います。

音データ(WAVデータ)をCNNを用い機械学習で判別できるかをトライしています。

WAVデータを一旦スペクトログラムデータ化してCNNにて機械学習する方法と

WAVデータをそのままCNNで機械学習する方法でどちらが判定率が高いか検討を

行っています。

やっぱり、リストを使用するよりNumpy配列を使用した方が計算が早いですね。

例えば、

for i in range(len(x)):
 for j in range(len(x[0])):
  data[i][j] = x[i][j]
のようにリストで処理を行うより
Numpy配列に変換してから処理を行った方が断然早くなるようです。

x = np.array(x)
data = np.array(data)
for i in range(x.shape[0]):
 for j in range(x.shape[1]):
  data[i, j] = x[i, j]

pythonではリストよりNumpyの配列を使用する方が処理が早くなるようです。積極的にNumpyの配列を使用していきたいと思います。