mfcc1 = librosa.feature.mfcc(y=y_remix, sr=fs, n_mfcc=n_mfcc, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels)
时间: 2023-05-23 19:03:53 浏览: 71
这是计算音频信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)的代码,使用了Librosa库。其中y_remix是音频信号,sr是采样率,n_mfcc表示返回的MFCC数量,n_fft是FFT窗口大小,win_length是窗口长度,hop_length是窗口重叠,n_mels是梅尔带滤波器的数量。
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mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048) #
这行代码使用librosa库中的mfcc函数进行MFCC特征提取。具体参数解释如下:
- y:音频文件的时间序列。
- sr:音频文件的采样率。
- S:音频文件的短时傅里叶变换(STFT)结果。如果为None,则在函数内部计算。
- n_mfcc:要提取的MFCC系数数量。
- hop_length:帧移量(以样本为单位)。
- n_fft:FFT窗口大小(以样本为单位)。
函数返回一个ndarray对象,表示音频文件的MFCC特征。数组的行数等于n_mfcc参数的值,列数等于音频文件的帧数。
mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048)如何修改这段代码可以输出1乘4特征向量
要输出1x4的特征向量,你需要将n_mfcc参数设置为4,即:
```
mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=4, hop_length=512, n_fft=2048)
```
这将输出一个形状为(4, num_frames)的数组,其中num_frames是音频信号中的帧数。如果你想将这个数组转换成一个1x4的特征向量,你可以将所有帧的MFCC系数平均化,如下所示:
```
mean_mfcc = mfcc_data.mean(axis=1)
feature_vector = mean_mfcc.reshape(1, -1)
```
这将计算每个MFCC系数的平均值,并将结果存储在一个形状为(4,)的向量中。然后,使用reshape方法将向量转换为形状为(1, 4)的矩阵,以获得所需的1x4特征向量。