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, sig) = wav.read(audio_path) 提取MFCC特征 mfcc_feat = mfcc(sig, rate, numcep=13) 在这段代码中...
sr, y = wavfile.read('your_audio_file.wav') 4.2、Python Speech Features库 这个库专门用于提取语音特征,类似于librosa。 pip install python_speech_features from python_speech_features import mfcc mfcc_feat = mfcc(y, sr) 五、应用场景和实践经验 语音特征提取在许多应用场景中扮演着关键角色,如语音识...
在语音识别(SpeechRecognition)和话者识别(SpeakerRecognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时,...
pipinstallpython_speech_features 1. 这条命令将安装python_speech_features库,使你可以在Python中使用它。 步骤2: 导入必要的库 在Python代码中,我们需要导入speech_features和scipy.io.wavfile模块来处理音频: importnumpyasnpfromscipy.ioimportwavfilefrompython_speech_featuresimportmfcc 1. 2. 3. 这里导入了Num...
梅尔音阶 步骤 计算梅尔滤波器组 微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动...
mfcc = mfcc[ :n_mfcc] # 取低频维度上的部分值输出,语音能量大多集中在低频域,数值一般取13。 二、python_speech_features 1.源语音信号,shape = wav.length sample_rate,signal = scipy.io.wavfile.read(filename, mmap=False) # scipy加载语音文件 ...
在语音识别过程中，第一步将语音转换为特征是关键步骤。通常选择的是梅尔频率倒谱系数(MFCC)与线性频率倒谱系数(FBANK)。尽管 FBANK 包含的信息量较多，但许多工具均可帮助提取 FBANK 特征。我常使用的是 kaldi 和 python_speech_features 两种方法。kaldi 和 python_speech_features 提取 FBANK 特征的方式...
直接对比两文档就可以看出librosa功能十分强大,涉及到了音频的特征提取、谱图分解、谱图显示、顺序建模、创建音频等功能,而python_speech_features只涉及了音频特征提取。就特征提取的实现方法和种类来看,两者也有所不同。 python_speech_features的特征 支持的特征: python_speech_features.mfcc() - 梅尔倒谱系数 pytho...
python_speech_features提供了mfcc（梅尔频率倒谱系数）、logfbank（梅尔滤波器能量特征对数）和ssc（子带频谱质心）的计算方法。例如，mfcc函数通过参数如信号、采样率和窗口大小等，计算出特征向量。它内置了预加重功能，可以通过设置preemph参数来优化音频信号处理。librosa的功能更为丰富，例如其mfcc函数除了...
特征提取是音频处理的核心步骤之一。python_speech_features库实现了多种特征提取方法,包括但不限于MFCCs、频谱图等。对于MFCCs提取,可以使用以下公式: [ MFCC(n) = \sum_{k=1}^{K} \log(S(k)) \cdot \cos\left[\frac{\pi n}{K}(k - \frac{1}{2})\right] ...