mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=22050, n_mfcc=13)这句代码提取了MFCC的什么特征

时间: 2024-05-31 16:14:20 浏览: 188
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mfcc特征提取

这行代码使用了Librosa库提取了音频信号y的MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征。MFCC是一种在语音和音频信号分析中常用的特征，它是根据梅尔刻度对信号的频谱进行离散余弦变换（DCT）得到的，其系数表示了信号的不同音高和音色特征。在这个例子中，提取了13个MFCC系数，n_mfcc参数指定了MFCC系数的数量。
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mfcc特征提取，c++代码实现

通过波形文件数据，进行MFCC特征提取，做相关滤波、加窗、fft变换等，得到13维mfcc特征，若在13维基础上继续做一阶二阶差分可得到24维mfcc特征
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speech-mfcc:基于MFCC语音特征提取和识别

基于MFCC的语音特征提取和识别 基于JAVA实现。 使用说明 注意：运行Jar文件时，运行命令要和data在同一个目录下面。 执行Maven命令 打包：mvn clean package 查看：查看target目录下是否有speech-mfcc-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar文件 将该jar包和data放到一个目录下面：如：创建文件夹release,jar包和data分别位于：release/speech-mfcc-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar和release/data，测试的时候注意将data下面的ann,knn,svm,svm-iris文件夹清空。 KNN分类 处理原始语音数据：java -jar speech-mfcc-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-depende

#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')

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....

mfcc1 = librosa.feature.mfcc(y=y_remix, sr=fs, n_mfcc=n_mfcc, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels)

这是计算音频信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）的代码，使用了Librosa库。其中y_remix是音频信号，sr是采样率，n_mfcc表示返回的MFCC数量，n_fft是FFT窗口大小，win_length是窗口长度，hop_length是窗口重叠，n_mels是...

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

- 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)...

解释一下 # 路径 path = 'D:\\desk\\LaughDetection-master\\crowd_laugh_1.wav' # 时间序列 采样概率 num,samplerate = librosa.load(path, mono=True, sr=None, offset=0.0, duration=None) # 音频时间 time = librosa.get_duration(y = num, sr=samplerate, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, center=True, path=path) # mfcc处理 mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048) # 绘制波形的幅度包络线 librosa.display.waveshow(y = num, sr=samplerate, axis='time', offset=0.0, ax=None) plt.show() path1 = 'D:\\desk\\LaughDetection-master\\freinds_laugh.wav' num1, samplerate1 = librosa.load(path1, mono=True, sr=None, offset=0.0, duration=None) time1 = librosa.get_duration(y=num1, sr=samplerate1, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, center=True, path=path1) mfcc_data1 = librosa.feature.mfcc(y=num1, sr=samplerate1, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048) # 绘制波形的幅度包络线 librosa.display.waveshow(y=num1, sr=samplerate1, axis='time', offset=0.0, ax=None) plt.show() print(num)

这段代码是使用Python的librosa库对音频文件进行处理和分析的过程。具体解释如下： - 第一行是定义音频文件的路径。 - 第二行是使用librosa库中的load函数读取音频文件，并返回音频的时间序列和采样率。 - 第三行是...

mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048)这段代码输出是什么

这段代码将计算给定音频信号(num)的MFCC（Mel频率倒谱系数）特征。MFCC是一种常用的音频特征，通常用于音频信号分类、检索和识别等任务。该函数使用librosa库来计算MFCC系数。下面是每个参数的作用： - y: 输入的...

mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048) #

这行代码使用librosa库中的mfcc函数进行MFCC特征提取。具体参数解释如下： - y：音频文件的时间序列。 - sr：音频文件的采样率。 - S：音频文件的短时傅里叶变换（STFT）结果。如果为None，则在函数内部计算。 - n_...

# 定义数据集路径 data_dir = '/path/to/dataset' def extract_features(file_path): # 读取音频文件 signal, sr = librosa.load(file_path, sr=22050) file_path = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" # 提取MFCC特征 mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13) mfccs = np.mean(mfccs.T, axis=0) return mfccs # 加载数据集 data = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'data.csv')) 这段代码中如何加载数据集

这段代码中使用了 pandas 库中的 read_csv() 方法读取名为 'data.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 data 的 pandas DataFrame 中。其中 os.path.join() 方法用于连接文件路径，data_dir 是指数据集所在的文件夹...

mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048)如何减少这段代码中特征值的数量

mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=8, hop_length=512, n_fft=2048) 这将输出一个形状为(8, num_frames)的数组，其中num_frames是音频信号中的帧数。你可以将其转换为一...

mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048)如何修改这段代码可以输出1乘4特征向量

mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=4, hop_length=512, n_fft=2048) 这将输出一个形状为(4, num_frames)的数组，其中num_frames是音频信号中的帧数。如果你想将这个数组...

mfcc_deta = librosa.feature.delta(mfcc)

这是一个关于音频信号处理的问题，其中 mfcc 是指Mel频率倒谱系数，librosa是一个Python包，用于音频信号处理和特征提取。在这个问题中，使用librosa.feature.delta()函数计算mfcc的一阶差分。如果您需要更详细的...

mfcc_deta2 = librosa.feature.delta(mfcc,order = 2)

可以通过使用 librosa 库中的 feature.delta() 函数来计算 MFCC 特征提取后的二阶 delta 序列，其中 mfcc 是 MFCC 特征提取的结果，order=2 表示计算两阶 delta 序列。

import os from random import shuffle import pickle import librosa import tensorflow.keras as keras import librosa.display import numpy as np from pandas import Series from matplotlib import pyplot as plt def load_files(audio_dir): files = os.listdir(audio_dir) wav_files = [] for wav in files: if not wav.endswith('.wav'): continue wav_files.append(wav) if not wav_files: print('未找到数据集') shuffle(wav_files) nfiles = len(wav_files) ntrain = int(nfiles * 0.7) return wav_files[: ntrain], wav_files[ntrain:] andio_dir = '../data/recordings/' dataset_pickle = '../tmp/recordings.pk1' train_files, valid_files = load_files(andio_dir) print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files), len(valid_files))) wave, sr = librosa.load('../data/recordings/0_Agnes_120.wav') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False librosa.display.waveshow(wave, sr=sr) plt.xlabel('时间(s)', fontsize = 13) plt.ylabel('振幅', fontsize = 13) plt.title('原始语音波形图', fontsize = 13) plt.show() mfcc = librosa.feature.mfcc(wave, sr) plt.imshow(np.flipud(mfcc.T), cmap=plt.cm.jet, aspect=0.2, 运行不出来热力图extent=[0, mfcc.shape[0], 0, mfcc.shape[1]]) plt.title('MFCC特征热力图') plt.show()

mfcc = librosa.feature.mfcc(wave, sr, n_mfcc=40) 最后，在 plt.imshow 函数中，您将 extent 参数拆分成两行，应该将其合并为一行，即： python plt.imshow(np.flipud(mfcc.T), cmap=plt.cm.jet, ...

librosa.feature.mfcc里面的n_mfcc=40

librosa.feature.mfcc是用于提取音频特征的函数之一，其中n_mfcc是可选参数，用于设置返回的梅尔频率倒谱系数（MFCC）的数量。MFCC是音频信号的一种常用特征表示方法，它将音频信号转换为一组包含其频率信息的...

librosa.feature.mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=12, dct_type=2, norm='ortho', lifter=0, **kwargs)。

librosa.feature.mfcc函数用于计算音频信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC是一种常用的音频信号特征，它可以用于音频分类、识别和检索等任务。 该函数的参数含义如下： - y：音频信号，可以是一维数组或二维...

def formatData(X, y, i): # Format the MFCC data X_data = [] y_data = [] if i==0: # 12 features (MFCC) for sample, label in zip(X, y): features = extractFeatures(sample) mfcc = np.mean(features, axis=0).reshape((1, n_mfcc)) # mean X_data.append(mfcc) y_data.append(label) X_data = np.reshape(X_data, (-1, n_mfcc)) else: # 24 features (MFCC + variance) for sample, label in zip(X, y): features = extractFeatures(sample) mfcc = np.mean(features, axis=0).reshape((1, n_mfcc)) # mean var = np.var(features, axis=0).reshape((1, n_mfcc)) # added variance X_data.append(np.hstack((mfcc, var))) y_data.append(label) X_data = np.reshape(X_data, (-1, 2*n_mfcc)) return np.array(X_data), np.array(y_data)

这段代码是一个数据预处理函数，用于将原始的音频数据转换为可以用于机器学习模型训练的数据格式。具体含义如下： - X：输入数据，包括MFCC特征。 - y：标签数据，包括各个音频文件所属的乐器类别。 - i：...

librosa.feature.mfcc

其中，librosa.feature.mfcc是用于提取音频信号的倒谱系数（MFCC）的函数。 MFCC是常用于语音识别和音乐信息检索系统的特征。它使用了一种类似于人耳对频率的感知的方法来提取特征，因此它能够在语音信号中捕捉到...

写一个利用librosa.feature.mfcc函数提取MFCC系数的代码，并绘图

上述代码首先使用librosa.load函数读取音频文件，将音频数据y和采样率sr作为参数传递给librosa.feature.mfcc函数，以提取MFCC系数。 然后，使用matplotlib.pyplot库绘制MFCC系数图像。通过调整figure大小、设置...

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