虽然现在的人们更倾向于投入到CV领域，但是音频识别也是一项非常值得投入精力的老牌工作，最初的很多模型都是运用在音频识别上的。音频相比于图像最大的区别在于数据的维度。虽然音频方便处理，但是所包含的语义信息比较少。我们给出了一个拥有两个类别、总样本数为800左右的音频数据集，请使用深度学习方法对曲调是大和弦还是小和弦进行分类。并完成如下要求：音频可以通过被扩展到更高维度的领域从而拥有更为丰富的语义信息，请分别使用一维、二维的音频特征进行分类并比较两种方法的效果（注意控制变量！）。同一音频可以被划分为多种特征，请选取3-5种特征并尝试比较他们用于音频识别的效果

很好！这是一个很有趣的项目。音频识别确实是一项有价值的领域。与图像相比，音频数据的维度较低，但是易于处理。针对给定的音频数据集，可以使用深度学习方法进行大和弦与小和弦的分类。

首先，我们可以使用一维音频特征进行分类，例如，频率。接着，我们可以使用二维音频特征进行分类，例如，频率和时间。比较这两种方法的效果，需要控制其他变量，例如模型类型，训练数据量等。

此外，同一音频可以被划分为多种特征，例如频率、时间、音量等。我们可以选择3-5种不同的音频特征，并尝试比较它们用于音频识别的效果。

总的来说，音频识别是一个很有趣的领域，需要细心和耐心的调查和实验。希望你能有一个愉快的学习体验！