np.mean(librosa.feature.melspectrogram(y=X, sr=sample_rate).T, axis=0
时间: 2023-05-23 12:01:29 浏览: 51
这是一个计算音频的频谱图(melspectrogram)的代码,y和sample_rate是音频的信号和采样率,代码的结果是返回一个数组,其每一行都代表音频的时间片,而每一列则代表在该时间穿上对应的一定频率范围内的信号强度的平均值。np.mean表示对所有时间片的这些平均值求平均。
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#MFCC (梅尔频率倒谱系数) #mfccs = librosa.feature.mfcc(x=x, sr=sr) import numpy as np mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y=x, sr=8000, n_mfcc=12).T, axis=0) import librosa.display print(mfccs.shape) #Displaying the MFCCs: librosa.display.specshow(y=mfccs, sr=sr, x_axis='time')
这段代码使用了 `librosa` 库来计算语音信号的 MFCC(梅尔频率倒谱系数)特征,并使用 `numpy` 库计算 MFCC 特征的平均值。接下来,使用 `librosa.display.specshow()` 函数来可视化 MFCC 特征。具体来说,这段代码的步骤如下:
1. 导入所需的库:`numpy` 和 `librosa`
2. 读取音频文件并将其转换为采样率为 8000 Hz 的单声道音频信号 `x` 和采样率 `sr`
3. 使用 `librosa.feature.mfcc()` 函数计算 `x` 的 MFCC 特征,其中 `n_mfcc=12` 表示计算 12 维 MFCC 特征
4. 使用 `numpy.mean()` 函数计算 MFCC 特征的平均值,并将其存储在变量 `mfccs` 中
5. 使用 `librosa.display.specshow()` 函数可视化 `mfccs`,其中 `sr` 参数指定采样率,`x_axis='time'` 表示显示时间轴
需要注意的是,这段代码中的 `librosa.display.specshow()` 函数的参数 `mfccs` 是一个一维数组,而函数期望的参数是一个二维数组。因此,需要将 `mfccs` 转置后再传递给函数。你可以尝试将最后一行修改为如下代码:
```
librosa.display.specshow(y=mfccs[np.newaxis,:], sr=sr, x_axis='time')
```
这里使用 `np.newaxis` 将 `mfccs` 数组转换为一个二维数组,并将其作为 `y` 参数传递给 `librosa.display.specshow()` 函数。
def extrat_mfcc(wav_fill_name): y,sr=librosa.load(wav_fill_name) mfccs=np.mean(librosa.feature.mfcc(y=y,sr=sr,n_mfcc=40).T,axis=0) return mfccs
这段代码是一个用于提取音频文件的MFCC特征的函数。下面是对函数的解释:
- `wav_fill_name`:函数的输入参数,表示音频文件的路径。
- `librosa.load(wav_fill_name)`:使用Librosa库中的`load`函数加载音频文件,返回音频数据`y`和采样率`sr`。
- `librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)`:使用Librosa库中的`mfcc`函数提取音频的MFCC特征,其中`y`为音频数据,`sr`为采样率,`n_mfcc`表示要提取的MFCC系数数量(默认为20)。
- `np.mean(..., axis=0)`:对MFCC系数进行平均操作,`axis=0`表示对每个系数在时间轴上进行平均。
- `return mfccs`:返回提取得到的MFCC特征。
总体来说,这个函数的作用是读取给定路径的音频文件,然后计算并返回该音频文件的MFCC特征。