它在语音识别、音乐分类和情感分析等多个领域被广泛应用。本文将带你一步步实现MFCC音频特征提取的Python代码。 流程概览 下面是实现MFCC音频特征提取的主要步骤: 各步骤详解 步骤1:安装必要的库 在开始之前,你需要确保你的环境中安装了必要的Python库。执行以下命令: pipinstalllibrosa numpy matplotlib 1. librosa:用...
Python实现MFCC 接下来,我们将使用Python中的librosa库来实现MFCC的计算。首先,需要安装librosa库。如果你还没有安装,可以通过以下命令进行安装: pipinstalllibrosa 1. 以下是使用librosa计算MFCC的代码示例: importnumpyasnpimportlibrosaimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载音频文件audio_file_path='your_audio_file.wav'y...
语音识别中的MFCC 与 Fbank特征的基本原理和python实现 Halsay 零基础入门语音识别: 一文详解MFCC特征(附python代码) 水木皇工仔发表于语音算法 基于GMM-HMM的语音识别系统(2) 晏如 语音识别(四):端到端语音识别 每日一句 There is no charm equal to tenderness of heart. — Jane Austen 标签: #CTC #RNNT...
1#!/usr/bin/python2#-*- coding: UTF-8 -*-34importnumpy5importscipy.io.wavfile6frommatplotlibimportpyplot as plt7fromscipy.fftpackimportdct89sample_rate,signal=scipy.io.wavfile.read('stop.wav')1011print(sample_rate,len(signal))12#读取前3.5s 的数据13signal=signal[0:int(3.5*sample_rate)]...
python代码 我们先来看一下原始的声音信号,通过librosa导入之后,我们可以得到一个数组 然后我们可以直接调用numpy里面的快速傅里叶变换np.fft.fft(),通过下图我们看到,通过快速傅里叶变化之后,每个数字变成了复数,其中虚部部分可以为我们提供相位信息,但其实我们并不太需要关注它,所以我们只需要得到它的幅度即可。
mfcc python代码 python import librosa import numpy as np # 加载音频文件 y, sr = librosa.load('audio.wav')# 计算梅尔频谱倒谱系数（MFCC）mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)# 打印MFCCs print(mfccs)中文解释：1. 首先，我们导入必要的库：librosa 和 numpy。2. 然后，我们加载...
1.新建python虚拟环境 anaconda的命令是【conda create -n 环境名 python=3.8】,然后pip安装下numpy、scipy,python_speech这几个包 2.虚拟环境运行下python代码 AudioPreprocess.py代码如下,主要实现了AudioPreprocess这个类,作用是将wav文件先采样成numpy矩阵,然后提取MFCC特征 from python_speech_features import mfc...
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文...
汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import...