librosa.feature.mfcc中feature报黄色

如果您使用的是Python的IDE，那么黄色的报警通常只是表示这个参数未被使用过。在`librosa.feature.mfcc`函数中，`feature`参数是可选的，如果您使用默认值则不需要显式地传入该参数。如果您想传入自己的feature参数，可以手动赋值并传入该参数，例如：

mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40, hop_length=hop_length, feature=my_feature)

请注意，`my_feature`应该是一个NumPy数组或可用于计算MFCC的函数。

相关问题

librosa.feature.mfcc

Librosa是一个音频处理库。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有用的信息。

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

### 回答1：
好的，以下是代码和绘图：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')

# 提取MFCC系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

# 绘制MFCC系数图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()

绘图结果如下：


### 回答2：
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载音频文件
file_path = 'audio.wav'
y, sr = librosa.load(file_path)

# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

# 绘制MFCC特征图
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('MFCC')
plt.show()

### 回答3：
下面是一个利用librosa.feature.mfcc函数提取MFCC系数并绘图的示例代码：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取音频文件
audio_path = 'audio.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path)

# 提取MFCC系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

# 绘制MFCC系数图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()

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、设置颜色栏格式、添加标题以及调整图像布局等参数，最后显示绘制的图像。

注意：在运行代码之前，确保已经安装了librosa、matplotlib和numpy等必要的Python库，并将audio.wav替换为实际的音频文件路径。