最近在研究在Tensorflow环境下RNN循环神经网络的使用，但还是没有弄明白RNN的输入数据是应该怎么准备？比如现在有3种大量的语音信号原始数据，还未经过处理的，分别由3类情感（高兴，伤心，愤怒）组成，现在想使用RNN进行3分类，将这些语音数据代表的情感区分出来，那么应该对这些语音数据做怎样的处理？标签应该如何添加？才能在RNN中完成训练并成功分类呢？十分感谢！
应该对语音先进行预加重、分帧，然后提取一些语音特征比如MFCC，把特征输入到RNN中进行分类，如果用的是python，可以用librosa这个第三方的包，里面有分帧、提取一些特征的函数。