feature = np.hstack((wav_feature, d_mfcc_feat, d_mfcc_feat2))
时间: 2023-11-18 13:03:54 浏览: 27
这行代码中,np.hstack() 是一个 numpy 库中的函数,用于将多个数组水平(按列)连接成一个新的数组。在这里,它将 wav_feature、d_mfcc_feat 和 d_mfcc_feat2 这三个数组按列连接起来,形成一个新的特征向量。这个特征向量可以作为机器学习模型的输入,用于训练或预测。其中,wav_feature 是音频信号的基本特征,d_mfcc_feat 是一阶差分的 MFCC 特征,d_mfcc_feat2 是二阶差分的 MFCC 特征,它们都是从音频信号中提取的特征。
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d_mfcc_feat = delta(wav_feature, 1)
这行代码使用了Python中的一个名为"delta"的函数,计算了音频信号的MFCC特征的一阶差分。首先,我们需要了解MFCC是什么。MFCC是一种常用于语音信号处理的特征提取方法,它可以将语音信号转换为一组描述其频谱特征的数值。MFCC的计算包括梅尔滤波器组、对数变换、离散余弦变换等步骤。通过计算MFCC特征,可以有效地提取语音信号中的特征,比如说说话人的身份、说话内容等。而delta函数则可以计算MFCC特征的一阶差分,从而更好地反映语音信号的变化情况。
def extrat_mfcc(wav_fill_name): y,sr=librosa.load(wav_fill_name) mfccs=np.mean(librosa.feature.mfcc(y=y,sr=sr,n_mfcc=40).T,axis=0) return mfccs
这段代码是一个用于提取音频文件的MFCC特征的函数。下面是对函数的解释:
- `wav_fill_name`:函数的输入参数,表示音频文件的路径。
- `librosa.load(wav_fill_name)`:使用Librosa库中的`load`函数加载音频文件,返回音频数据`y`和采样率`sr`。
- `librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)`:使用Librosa库中的`mfcc`函数提取音频的MFCC特征,其中`y`为音频数据,`sr`为采样率,`n_mfcc`表示要提取的MFCC系数数量(默认为20)。
- `np.mean(..., axis=0)`:对MFCC系数进行平均操作,`axis=0`表示对每个系数在时间轴上进行平均。
- `return mfccs`:返回提取得到的MFCC特征。
总体来说,这个函数的作用是读取给定路径的音频文件,然后计算并返回该音频文件的MFCC特征。