我应该在numpy数组上运行keras pad_序列吗

我正在处理音频数据。我正在使用返回

numpy.ndarray

的包加载音频

我需要将样本填充到一个固定的长度，这样我的神经网络就可以处理它了。我知道预处理步骤，但它接受列表列表，而不是

ndarray

我可以通过执行以下操作使函数运行

keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([sample.tolist() for sample in dataset])

但这会将numpy数组转换为列表并返回。有没有更有效的方法对我的数据集进行零填充

import os                                                                      
import keras                                                                   
import soundfile as sf                                                         

train_dir = '../input/songs/songs'                                             
paths = [os.path.join(train_dir, x) for x in os.listdir(train_dir)]            
dataset = []                                                                   
for p in paths:                                                          
    audio, _ = sf.read(p)                                                      
    dataset.append(audio)                                                      

dataset = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([p.tolist() for p in dataset])
dataset.shape  

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基准测试AFAIK

pad\u序列的目标是生成
（num\u samples，num\u timesteps）
形状的2D Numpy数组，其中
num\u timesteps
如果提供，则是maxlen参数，否则是最长序列的长度

那么，为什么需要填充一个已经是2D数组（填充）的数组呢？
我需要将数组填充到我的列表中（
dataset
是numpy数组的列表）。它还没有填充2D。下面是一个可分叉的示例