python音频特征提取_音频特征提取——常用音频特征

在音频处理中，常用的音频特征包括以下几种：

1. 基频（pitch）：音频信号的基本频率，即声音的音高。

2. 频谱包络（spectral envelope）：频谱包络反映了音频信号在不同频率上的能量分布。在音频信号中，不同频率的能量大小不同，频谱包络可以用于描述音频信号的音色。

3. 意味着能量（mean energy）：是指音频信号在时间轴上的平均能量大小，可以用于描述音频信号的整体音量大小。

4. 谱平均能量（spectral energy）：是指音频信号在不同频率上的平均能量大小，可以用于描述音频信号的频率分布情况。

5. 频谱质心（spectral centroid）：是指音频信号在不同频率上的能量中心，可以用于描述音频信号的音色特点。

6. 频谱带宽（spectral bandwidth）：是指音频信号在不同频率上的能量分布范围，可以用于描述音频信号的音色特点。

7. 频谱滚降（spectral rolloff）：是指音频信号在不同频率上的能量分布超过某个阈值的最高频率，可以用于描述音频信号的音色特点。

8. 频谱斜度（spectral slope）：是指音频信号在不同频率上的能量分布的线性斜率，可以用于描述音频信号的音色特点。

这些音频特征可以通过使用Python中的各种库和工具进行提取和分析。