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1. 扩展自编码器： 你的自编码器应该由一个编码器和一个解码器组成。现在我们要在这个基础上增加一个新的模块，用于生成权重向量。具体来说，你可以在编码器的最后一层后面增加一个全连接层，用于产生权重。假设你的音频特征维度是128，那么这个全连接层的输出维度也应该是128。另外，你应该在全连接层的输出上使用一个 softmax 函数，以确保所有权重的和为1，且每个权重都在0和1之间。

Python 代码示例（假设你使用的是 PyTorch）：

class ExtendedAutoEncoder(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(ExtendedAutoEncoder, self).__init__()
 # Define your encoder
 self.encoder = nn.Sequential(
 # layers of your encoder
 )
 # Define your decoder
 self.decoder = nn.Sequential(
 # layers of your decoder
 )
 # Define the layer to produce weights
 self.weight_layer = nn.Sequential(
 nn.Linear(128, 128), # Assuming the dimension of features is 128
 nn.Softmax(dim=1)
 )

 def forward(self, x):
 encoded = self.encoder(x)
 decoded = self.decoder(encoded)
 weights = self.weight_layer(encoded)
 return decoded, weights

2. 修改马氏距离的计算： 在计算马氏距离时，你需要将得到的权重向量用于加权计算。具体来说，假设你的马氏距离是由一个 128 维向量计算得到的，那么你可以将这个向量的每一个元素与对应的权重相乘，然后再求和，得到加权马氏距离。

Python 代码示例：

def mahalanobis_distance(x, mu, sigma_inv, weights):
 diff = x - mu
 md = diff @ sigma_inv @ diff.t()
 # Apply weights
 weighted_md = md * weights
 return weighted_md.sum()

3. 定义损失函数： 你的损失函数应该包括两部分：一部分是重构误差，另一部分是加权马氏距离。重构误差可以使用均方误差 (MSE) 来计算，加权马氏距离可以如上一步中的函数所计算。你可以为这两部分定义不同的权重，以平衡重构和异常检测的重要性。

Python 代码示例：

def loss_function(recon_x, x, md_weighted, alpha=0.5, beta=0.5):
 MSE = nn.MSELoss()
 recon_loss = MSE(recon_x, x)
 total_loss = alpha * recon

_loss + beta * md_weighted
 return total_loss

4. 训练和测试： 训练和测试的过程与一般的神经网络训练和测试过程相似。主要的区别在于你需要处理两个输出（重构的音频和权重向量），并且你的损失函数也有所不同。