MFCC的滑动平均滤波实现代码

时间: 2023-03-14 08:09:35 浏览: 43
MFCC滑动平均滤波实现的代码可以参考如下:import numpy as npdef sliding_mean_filter(data, window_size): """Applies a sliding mean filter to a given input data array. Args: data (np.array): 1-dimensional input data array. window_size (int): Size of the sliding window. Returns: np.array: Filtered data array. """ cumsum = np.cumsum(np.insert(data, 0, 0)) return (cumsum[window_size:] - cumsum[:-window_size]) / window_size
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二维MFCC的滑动平均滤波实现代码

二维MFCC滑动平均滤波实现的代码可以参考下面的示例: ``` import numpy as np# Define the size of the sliding window window_size = 32# Create an array of zeros to hold the sliding window sliding_window = np.zeros(window_size)# Step through the MFCC array for i in range(len(mfcc)): # Add the current sample to the end of the sliding window sliding_window[:-1] = sliding_window[1:] sliding_window[-1] = mfcc[i] # Calculate the average value of the sliding window avg = np.mean(sliding_window) # Output the filtered value filtered_mfcc[i] = avg ```

MFCC的PCA降维实现代码

以下是使用Python的scikit-learn库实现MFCC的PCA降维代码: ```python import numpy as np import librosa from sklearn.decomposition import PCA # Load audio file audio_file = 'sample.wav' y, sr = librosa.load(audio_file) # Compute MFCCs mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13) # PCA dimensionality reduction pca = PCA(n_components=10) mfccs_pca = pca.fit_transform(mfccs.T) print(mfccs_pca.shape) ``` 上述代码首先使用librosa库加载音频文件,并计算出它的MFCC系数。然后,使用scikit-learn库中的PCA类,将MFCC系数降至10维。最后,输出降维后的MFCC系数形状。

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