除了librosa库,还可以使用python_speech_features库提取MFCC特征。这个库提供了简单易用的接口,适合初学者使用。 首先,需要安装python_speech_features库: pip install python_speech_features 然后,使用以下代码提取MFCC特征: from python_speech_features import mfcc import scipy.io.wavfile as wav 加载音频文件 (rate...
python mfcc_feat = mfcc(sig, rate, numcep=13) numcep参数指定了要提取的MFCC系数的数量,通常设置为13。 返回或存储MFCC特征 提取的MFCC特征存储在mfcc_feat变量中,可以直接返回或保存到文件中。 总结 以上是使用librosa和python_speech_features库在Python中提取MFCC特征的步骤。根据具体需求,可以选择合适的库...
5. 代码示例 (Python) 使用库librosa来计算MFCC: importlibrosaimportnumpyasnp# 加载音频文件y, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)# 计算MFCCmfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)# 打印MFCC的形状print(mfccs.shape)# 可视化MFCCimportmatplotlib.pyplotaspltimportlibrosa.display ...
四、Python实现示例 使用librosa库提取MFCC并可视化: import librosa import matplotlib.pyplot as plt # 加载音频并标准化采样率 y, sr = librosa.load('speech.wav', sr=16000) # 提取MFCC(含一阶差分) mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13, n_fft=1...
1.对语音数据归一化 如16000hz的数据,会将每个点/32768 2.计算窗函数:(*注意librosa中不进行预处理) 3.进行数据扩展填充,他进行的是镜像填充("reflect") 如原数据为 12345 -》 填充为4的,左右各填充4 即:5432123454321 即:5432-12345-4321 4.分帧 ...
下面是一个简单的示例,演示如何使用 Python 中的librosa库来计算音频信号的 MFCC 特征。 安装依赖 如果你还没有安装librosa和numpy,可以通过以下命令进行安装: pip install librosa numpy 示例代码 importlibrosa importnumpyasnp # 加载音频文件(假设文件名为 'audio.wav') ...
下面是一个使用 Python 和 NumPy 实现的 MFCC(梅尔频率倒谱系数)算法的完整示例代码。为了执行这段代码,你需要安装numpy和scipy库。你还可以使用librosa库,它提供了简单的 MFCC 计算接口。 以下是使用librosa的示例: importnumpyasnp importlibrosa importlibrosa.display ...
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: AI检测代码解析 pipinstalllibrosa 1. 以下是使用librosa计算MFCC的代码示例: AI检测代码解析 importnumpyasnpimportlibrosaimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载音频文件audio_file_path='your_...
librosa调用numpy对源语音数据进行填充,默认模式是'reflect'进行镜像填充,举个例子: 对序列[1,2,3,4,5]进行左填充2个、右填充3个,左边以1作对称轴填充[3,2],右边以5作对称轴填充[4,3,2],最后结果为[3,2,1,2,3,4,5,4,3,2]。 自定义模式是按照python_speech_features的方式设置参数的,pad_need是...
接下来向读者演示使用Python音频处理库librosa计算MFCC的过程,代码如下: # 使用librosa音频处理库获取音频的梅尔频谱 wav, sr = librosa.load(data_path, sr=32000) #sr为取样频率 # 计算音频信号的MFCC spec_image = librosa.feature.mfcc(y=wav, sr=sr) 这里需要注意的是,sr的意思是取样频率,其作用是对输入...