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...
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: AI检测代码解析 importnumpyasnpfromscipy.ioimportwavfilefrompython_speech_featuresimportmfcc 1. 2. 3...
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,...
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,可以选择合适的库来进行特征提取。librosa库提供了更丰富的音频处理功能,而python_speech_features库则更加专注于特征提取,适合初学者使用。
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...
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...
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,如语音识别、情感分析、音乐分类等。在实际应用中,选择合适的特...
python_speech_features的比较好用的地方就是自带预加重参数,只需要设定preemph的值,就可以对语音信号进行预加重,增强高频信号。 python_speech_features模块提供的函数 python_speech_features.base.mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, high...
python_speech_features的功率谱计算方式与librosa略有不同，它会除以傅里叶变换的维度n_fft。综上，librosa和python_speech_features在计算MFCC时的流程大致相同，但细节上存在差异，包括填充模式、窗函数的选择、功率谱的计算方式等。理解这些差异有助于在实际应用中灵活选择合适的库进行语音特征提取。
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 ...