维度为（1700,13,1）的语谱图怎么输入到DNN网络中，实现代码

可以使用Keras框架来实现将维度为（1700, 13, 1）的语谱图输入到DNN网络中。代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten

# 定义DNN模型
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(1700, 13, 1)))
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型，假设训练数据为X_train，标签为y_train
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

其中，`Flatten`层用于将输入数据的形状从（样本数，时间步数，特征数）转换为（样本数，时间步数*特征数*），即将输入数据展平为一维向量。在`Flatten`层后面可以添加其他的神经网络层，比如全连接层等，最后编译模型并训练。

假设训练数据的形状为（样本数，时间步数，特征数），可以使用`reshape`函数将其转换为（样本数，时间步数，特征数=1）的形状，即：

X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))