1.数据集
来自ICBHI的挑选后的数据：(*22代表数据增强的倍数)
????????1.由于数据集太少，所以：验证集即测试集(注：前几篇文章都是将训练集的15%作为验证集，后来发现由于数据增强导致验证集和训练集基本是一样的，所以采用“验证集为测试集”的方法)
????????2.数据的最后形状为(10,96,64,1)
? ? ? ? ? ? ? ? 即：train:515+616+396+616=2143? ? .shape==(10,96,64,1)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? test:131+154+154+110=549? ? ? ?.shapr==(10,96,64,1)
? ? ? ? 3.总结：先分出train和test的音频文件，分别进行数据增强
??????????????????????测试集作为验证集使用
2.Vggish-BiGRU网络
(1)Vggish部分：输入源域数据集.shape=(96,64,1)，输出.shape=(128,)，加载权重
(2)BiGRU部分
(3)Dense(4)：全连接层输出4分类
总体：Vggish-BiGRU网络
????????????????输入呼吸音数据集.shape=(10,96,64,1)
? ? ? ????????? 经过Vggish网络,变成(None,10,128)
? ? ? ? ? ? ? ? 经过BiGRU,变成(None,256)
? ? ? ? ? ? ? ? 经过Dense(4),变成(None,4)
3.训练和测试
(1)画出1.训练集和验证集的loss? ?2.训练集和验证集的acc
(2)动态学习率
(2)测试得出结果(precision，F1-score等等)
