1D CNN（一维卷积神经网络）和通常所说的CNN（卷积神经网络）之间的主要区别在于它们处理的数据类型和应用场景。这两者都是卷积神经网络的变体，但它们分别用于处理一维和二维数据。

1. 1D CNN（一维卷积神经网络）：

   • 用于处理一维序列数据，例如时间序列数据、音频信号、文本等。
   • 在1D CNN中，卷积核只在一个方向上滑动，沿着序列的时间轴进行卷积操作。
   • 在Keras等深度学习框架中，通常使用Conv1D层来实现1D CNN。

2. CNN（卷积神经网络）：

   • 通常用于处理二维图像数据，但也可以扩展到处理更高维度的数据。
   • 在CNN中，卷积核在两个方向上（横向和纵向）滑动，可以捕捉图像中的空间局部特征。
   • 在Keras等深度学习框架中，通常使用Conv2D层来实现CNN。

总的来说，1D CNN和CNN都使用卷积操作来提取数据的局部特征，但它们应用于不同类型的数据。1D CNN主要用于处理序列数据，而CNN主要用于处理图像数据。在某些情况下，也可以使用更高维度的卷积操作，如3D CNN，来处理视频等更复杂的数据。