課題資料集處理：
資料情況：
訓練集+驗證集：2783；測試集（相同題目）：299，測試集（不同題目）：344。
初步， 類標先不平衡， 直接去學，看整體打分**效果怎樣。
類標選擇二人取平均、
最終生成：
train,
dev,
test,
nlp_trans.npy（每一條資料的文字）
label（資料的標籤）
audio_mfcc(音訊特徵)
seqn（mfcc的長度）
audio_prosody(韻律特徵)
中文詞向量，對於不存在的詞，隨機初始向量，設為可訓練的。
audio特徵提取：
直接一條完整的音訊，19858長度，10m左右
原始長度：1423左右。
修改mfcc12eda_conf引數：framesize 0.025 -> 0.25, framestep 0.01 -> 0.1
長度變為1984
mfcc需要後處理：
每行 39維，
（n, row, col）,n指資料個數， 後面兩個為每條資料的mfcc特徵維度（750, 39）
row>750,只取750. （資料需要統計）
現在，2783 * 2377 * 39