代码实现torchaudio.transforms.MFCC
时间: 2024-05-01 08:23:25 浏览: 13
MFCC(Mel频率倒谱系数)是一种常用于音频处理中的特征提取方法,可以用于音频信号分类、语音识别等任务。在PyTorch中,torchaudio库提供了实现MFCC特征提取的方法。
以下是一个简单的示例代码,演示如何使用torchaudio.transforms.MFCC实现MFCC特征提取:
```
import torch
import torchaudio
# 加载音频文件
waveform, sample_rate = torchaudio.load('my_audio_file.wav')
# 定义MFCC转换器
mfcc_transform = torchaudio.transforms.MFCC(sample_rate=sample_rate)
# 提取MFCC特征
mfcc = mfcc_transform(waveform)
# 输出MFCC特征的形状
print(mfcc.shape)
```
在上面的示例中,我们首先使用torchaudio.load方法加载音频文件,并获取音频的采样率。然后,我们定义了一个MFCC转换器,并将其应用于音频数据,得到了MFCC特征。最后,我们输出了MFCC特征的形状。
需要注意的是,torchaudio.transforms.MFCC方法有许多可选参数,可以用于控制MFCC特征的提取过程。例如,我们可以设置n_mfcc参数来指定要提取的MFCC系数的数量;设置n_fft参数来指定FFT窗口的大小等。具体可选参数请参考torchaudio.transforms.MFCC文档。
相关问题
torchaudio.transforms.MelSpectrogram函数的默认参数
torchaudio.transforms.MelSpectrogram函数的默认参数如下:
- sample_rate:采样率,默认为16000。
- n_fft:FFT窗口大小,默认为400。
- hop_length:帧之间的跳跃长度,默认为160。
- win_length:窗口长度,默认为400。
- window_fn:窗口函数,默认为"hann"。
- n_mels:输出Mel频谱图的通道数,默认为128。
- center:是否在计算FFT之前对信号进行居中处理,默认为True。
- pad_mode:填充模式,默认为"reflect"。
- ref_mel_db:Mel频谱图的参考功率,默认为1.0。
- top_db:裁剪Mel频谱图的阈值,以dB为单位,默认为80.0。
注意:这些参数可以根据需要进行调整。
请用class子类的形式表示torchaudio.transforms.LC2CL()函数
以下是用class子类的形式表示torchaudio.transforms.LC2CL()函数的示例代码:
```python
import torch
import torchaudio
class LC2CL(torchaudio.transforms.Spectrogram):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
def forward(self, waveform):
spectrogram = super().forward(waveform)
spectrogram = torch.swapaxes(spectrogram, 1, 2)
return spectrogram
```
在这个示例中,我们定义了一个新的类`LC2CL`,它继承了`torchaudio.transforms.Spectrogram`类。我们覆盖了`forward()`方法,使它调用`super().forward()`来计算输入音频的频谱图,然后使用`torch.swapaxes()`函数交换了频谱图的两个维度,从而将其从“时间-频率”形式转换为“频率-时间”形式。最后,我们返回变换后的频谱图。
这个新类的使用方式与`torchaudio.transforms.LC2CL()`函数相同,例如:
```python
lc2cl = LC2CL()
waveform, sample_rate = torchaudio.load('my_audio.wav')
spectrogram = lc2cl(waveform)
```