python中计算Mfcc的函数
时间: 2023-09-09 22:14:37 浏览: 47
在Python中,可以使用`librosa`库提供的`mfcc()`函数来计算MFCC系数。以下是一个示例代码:
```python
import librosa
# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio_file.wav')
# 计算MFCC系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
```
其中,`y`是音频信号,`sr`是采样率,`n_mfcc`是MFCC系数的数量。`mfccs`是一个13行*n*列的矩阵,表示13个MFCC系数在*n*个时间帧上的取值。
如果需要可视化MFCC系数,可以使用`matplotlib`库绘制热力图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
# 绘制MFCC系数热力图
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这将绘制一个热力图,横轴为时间,纵轴为MFCC系数,颜色表示MFCC系数的值。
相关问题
python提取MFCC
在Python中提取MFCC(Mel频率倒谱系数)可以使用一些库和函数来实现。一种常用的方法是使用Librosa库。以下是一个示例代码,展示了如何使用Librosa库来提取MFCC:
```python
import librosa
# 读取音频文件
audio_file = 'audio.wav'
signal, sr = librosa.load(audio_file)
# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=12)
# 可视化MFCC特征
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('MFCC')
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先使用`librosa.load`函数读取音频文件,并将其存储在`signal`变量中。然后,我们使用`librosa.feature.mfcc`函数提取MFCC特征,其中`sr`参数是采样率,`n_mfcc`参数是要提取的MFCC系数的数量。最后,我们使用`librosa.display.specshow`函数将MFCC特征可视化出来。
请注意,这只是一个示例代码,你可以根据自己的需求进行调整和修改。同时,你也可以使用其他的音频处理库和函数来提取MFCC特征,如Python的音频处理库`pyaudio`和`scipy`等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MFCC特征参数提取(一)(基于MATLAB和Python实现)](https://blog.csdn.net/qq_39516859/article/details/80505981)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python提取语音信号MFCC](https://blog.csdn.net/YAOHAIPI/article/details/103548674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python LSTM MFCC
MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)是一种常用于语音和音频信号处理的特征提取方法。在Python中,可以使用LSTM(Long Short-Term Memory)模型来实现MFCC特征提取。
引用[1]中的代码展示了一个使用LSTM模型实现MFCC特征提取的示例。首先,通过输入层接收特征数据,然后使用双向LSTM层对输入进行处理。接着,使用自定义的Attention层对LSTM输出进行注意力机制处理。最后,通过全连接层和线性激活函数得到输出结果。整个模型的结构可以通过Model函数进行定义和训练。
引用[2]和引用[3]中的代码展示了计算信号幅度谱、功率谱以及对数功谱的示例代码。这些代码可以用于对语音信号进行短时傅里叶变换,并计算相应的频谱特征。
综合以上代码和方法,可以使用Python中的LSTM模型和相应的信号处理函数来实现MFCC特征提取。具体的实现步骤包括对语音信号进行短时分帧、预加重处理,然后使用短时傅里叶变换计算幅度谱、功率谱以及对数功谱。最后,将这些特征作为输入传入LSTM模型进行训练和预测。