梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数,Mel标度描述了人耳频率的非线性特性,它与频率的关系可用下式近似表示: 式中f为频率,单位为Hz。下图展示了Mel频率与线性频率的关系: 图1 Mel频率与线性频率的关系 二、语音特征参数MFCC提取过程 基本流程: 图2 ...
除了MFCC特征外,python_speech_features库还提供了其他一些特征提取方法,例如梅尔频率倒谱系数(MFB)和倒谱系数(PLP)。以下是提取MFB特征的示例代码: importnumpyasnpimportpython_speech_featuresasmfcc# 读取语音信号sample_rate,signal=mfcc.wavread('example.wav')# 提取MFB特征mfb_features=mfcc.mfbc(signal,sample_r...
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...
fs是wav文件的采样率,signal是wav文件的内容,filename是要读取的音频文件的路径。我们将signal绘制出来就是下图这个样子。 image.png 2. 使用python_speech_features提取特征 ①MFCC: 默认提取的特征维度是13,通常的做法是将该特征进行一阶差分和二阶差分,并将结果进行合并。
python_speech_features.base.mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, ceplifter=22, appendEnergy=True, winfunc=<function <lambda>>) 计算一个音频信号的MFCC特征 ...
开始学习语音识别的时候,第一步工作就是把语音转为特征,有mfcc和fbank,fbank包含的信息量多,所以开始就用了fbank。有很多工具可以帮忙提取fbank特征,我常用的是kaldi和python_speech_features这两种方式。 但是这两种提取fbank的特征却差异很大,怀着对两者的敬畏之心,开启了探索比较的学习之路。由于python_speech_feature...
1Branch 3Tags Code README MIT license python_speech_features This library provides common speech features for ASR including MFCCs and filterbank energies. If you are not sure what MFCCs are, and would like to know more have a look at thisMFCC tutorial ...
keywooo12 / python_speech_features_include_mfcc keyxuliang / python_speech_features kezhende / python_speech_features kingcrane666 / python_speech_features kjwang915 / python_speech_features kkang / python_speech_features kkaory / python_speech_features ksoky / python_speech_features ...
# 需要导入模块: import python_speech_features [as 别名]# 或者: from python_speech_features importmfcc[as 别名]def_mfcc_and_labels(audio, labels):""" Convert to MFCC features and corresponding (interpolated) labels. Returns: A tuple, `(mfcc_features, mfcc_labels)`. A 1-D float array and...
首先,提取fbank特征的大致步骤为:预加重、分帧、加窗、FFT、Mel滤波器组、对数运算。(加上DCT离散余弦变换就得到MFCC特征)。一、python_speech_features提特征源码: 从源码研究,python提fbank特征的接口python_speech_features的工作流程为: 1、**signal = sigproc.preemphasis(signal,preemp... ...