LFCC特征提取地最后一步是进行倒谱分析。倒谱分析通过离散余弦变换(DCT)来提取最具代表性的特征系数。这一步的核心目的是将频率成分转化为时域上的特征,进而为后续的机器学习以及模式识别提供有效的输入。DCT的作用不仅仅是降维,它还能消除各个频带之间的相关性保留最重要的信息。在这一系列步骤地作用下,LFCC特征不仅能够捕捉到语音的频
spafe: 简化的Python音频功能提取 spafe旨在简化音频中的特征提取。 该库涵盖:MFCC,IMFCC,GFCC,LFCC,PNCC,PLP等。它还提供了各种滤波器组模块(Mel,Bark和Gammatone滤波器组)和其他频谱统计信息。 Fbank、MFCC、BFCC、GFCC、LFCC、MSRCC、NGCC、PNCC、PSRCC特征提取范例(好多特征都没听过...) spafe库地址 Welcome ...