方便后续的数据处理。因此，librosa.feature.mfcc()将MFCC特征表示为（n_mfcc，a）的形式。
提取MFCC特征后得到的矩阵形状为(n_mfcc, a)。其中，n_mfcc表示MFCC系数的数量，a表示音频的时间序列...
这里的n_mfcc参数指定了要计算的MFCC系数的数量,通常取13个是一个常见的选择。 获取并输出MFCC参数结果: 计算完成后,mfccs变量将包含MFCC参数的结果。你可以通过打印或保存这个数组来获取MFCC参数: python print(mfccs) 或者,如果你想将MFCC参数保存到文件中,可以使用numpy的save函数: python np.save('mfccs.npy'...
在语音系统中我通常采样率取16khz,而人发生的频率在300hz~3400hz之间,按照Nyquist频率的定义就有Nyquist频率等于8khz高于人发生的最高频率,满足Nyquist频率的限制条件。FFT就是根据Nyquist频率截取采样率的一半来计算,具体来说就是,假设一帧有512个采样点,傅里叶变换的点数也是512,经过FFT计算后输出的点数是257(N/2...
其中K N K_{N}KN为晶体管跨导参数,V i n V_{in}Vin为输入电压,I o u t I_{out}Iout为输出电流。 E.模拟低通滤波器 平方后进行低通滤波,计算平均能量。采用一阶纳米功率gm-C低通滤波器[11]提取功率密度平均值。 低通滤波器是基于开关电容和gm-C滤波器之间的混合方法。一个标准的跨导体被...
# 正确配置mfcc=librosa.feature.mfcc(y=data,sr=22050,n_mfcc=13,n_fft=2048,hop_length=512) 1. 2. 通过对比这两段代码,可以看出缺少了hop_length参数,这直接导致了错误的生成。 以下是组件架构图,标注出故障点: 提供MFCCMFCCExtractor+extract()Visualizer+display() ...
式中x(n)为输入的语音信号,N表示傅里叶变换的点数。 5. 三角带通滤波器 三角形带通滤波器组的设计过程如下: 假设语音信号的采样频率,帧长N=256,滤波器个数K=22 由此可得语音信号的最大频率为: 根据公式: 可以求得出最大的Mel频率为: 由于在Mel刻度范围内,各个三角滤波器的中心频率是相等间隔的线性分布。
Si(k)=∑n=1Nsi(n)e−j2πkn/N1≤k≤K mag_frames = numpy.absolute(numpy.fft.rfft(frames, NFFT))#fft的幅度(magnitude) 三、功率谱(Power Spectrum) 然后我们使用以下公式计算功率谱(周期图periodogram),对语音信号的频谱取模平方(取对数或者去平方,因为频率不可能为负,负值要舍去)得到语音信号的谱线...
MFCC(Mel频率倒谱系数)的维数可以表示为一个二维数组,shape为[ n m f c c , f r a m e s ] [n_{mfcc},frames][nmfcc ,frames],其中n代表倒谱系数的数量,m代表每帧的倒谱系数数量,f c c代表倒谱系数的帧数,frames代表帧数,f r a m e s代表帧数。因此,MFCC的维数可以理解为二维数组的行数乘以...
梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用...