text: 在语音信号分类中，通常将每个帧的特征向量作为一个数据点，并将它们放在特征空间中。每个特征向量都表示了与该帧语音信号相关的某些特征。分类的目标是在特征空间中找到决策边界，将不同类别的数据点分开。
  针对如何处理特征向量，在分类模型中可以直接使用每个特征向量作为模型输入，或者将多个特征向量合并成一个更大的向量或矩阵。对于特征向量的融合，常见的方法有以下几种：
  - 特征向量拼接（Concatenation）：将每个帧的特征向量按照顺序拼接成一个更长的向量，从而形成一个全局特征向量。该方法的优点是简单易用，同时保留了每个帧的信息。
  - 均值池化（Mean Pooling）：将每个帧的特征向量进行均值池化，得到一个代表整个语音片段的向量。该方法的优点是计算速度快，缺点是可能会丢失一些细节信息。
  - 最大池化（Max Pooling）：将每个帧的特征向量进行最大池化，得到一个代表整个语音片段的向量。该方法的优点是能够保留最显著的特征，但可能会忽略其他重要的信息。
  - 加权平均池化（Weighted Mean Pooling）：将每个帧的特征向量进行加权平均池化，权重可以根据帧在语音片段中的重要性来确定。该方法可以更好地保留语音片段的关键信息。
  需要注意的是，特征向量的融合方法要根据具体的分类任务来选择，不同的方法会对分类结果产生不同的影响。