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CLSS（Classifying Signal Sets）是一种用于语言编程的方法，它通过对信号集合进行分类来实现自动信号识别和处理。在语言编程中，CLSS可以用于识别和处理语音、文本和图像等信号类型，以便实现语言识别、情感分析、机器翻译等应用。CLSS的工作原理可以概括为以下几个步骤：1. 数据收集：需要收集一组具有代表性的信号样本。对于语言编程来说，这些信号样本可以是语音录音、文本文档或图像文件等。2. 特征提取：从收集到的信号样本中提取有意义的特征。对于语音信号，常用的特征包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和...