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 22:14:20 浏览: 24
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。
相关问题
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解释,可以提供更多信息。
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
要减少MFCC特征的数量,你可以将n_mfcc参数设置为一个更小的值。这会减少每个帧中计算的MFCC系数的数量。例如,如果你将n_mfcc设置为8,则可以计算出每个帧的前8个MFCC系数,如下所示:
```
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个1x8的特征向量,以便将其用于分类或其他任务:
```
mean_mfcc = mfcc_data.mean(axis=1)
feature_vector = mean_mfcc.reshape(1, -1)
```
这将计算每个MFCC系数的平均值,并将结果存储在一个形状为(8,)的向量中。然后,使用reshape方法将向量转换为形状为(1, 8)的矩阵,以获得所需的1x8特征向量。请注意,减少MFCC系数的数量可能会降低分类或其他任务的性能。
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