librosa实现mfcc特征逆变换得到原始语音信号
时间: 2023-09-05 17:13:04 浏览: 54
在使用 librosa 库实现 MFCC 特征逆变换以获得原始语音信号之前,需要先了解 MFCC 特征提取的过程。
MFCC 特征提取包括以下步骤:
1. 预加重:对语音信号进行高通滤波,以平衡语音信号的频谱。
2. 分帧:将语音信号分为若干帧,通常每帧长度为 20 毫秒。
3. 加窗:对每帧语音信号进行加窗处理,以消除信号的频谱泄漏。
4. 傅里叶变换:对每帧加窗后的语音信号进行离散傅里叶变换(DFT)。
5. 梅尔滤波器组:计算每帧语音信号在梅尔频率轴上的能量。
6. 对数变换:对每个梅尔滤波器组的能量取对数。
7. DCT 变换:对每帧语音信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行离散余弦变换(DCT),以降低维度。
MFCC 特征逆变换的过程就是将 MFCC 系数转换回原始语音信号的过程。实现 MFCC 特征逆变换需要使用 librosa 库中的 `mfcc_to_audio` 函数。以下是一个简单的示例:
```python
import librosa
# 加载语音信号
y, sr = librosa.load('speech.wav')
# 提取 MFCC 特征
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
# 将 MFCC 特征转换回原始语音信号
y_hat = librosa.feature.inverse.mfcc_to_audio(mfcc)
# 保存逆变换后的语音信号
librosa.output.write_wav('speech_hat.wav', y_hat, sr)
```
在上面的示例中,`y` 是原始语音信号,`sr` 是采样率。`mfcc` 是通过 `librosa.feature.mfcc` 函数提取的 MFCC 特征。`y_hat` 是通过 `librosa.feature.inverse.mfcc_to_audio` 函数将 MFCC 系数转换回原始语音信号。最后,将逆变换后的语音信号保存到 `speech_hat.wav` 文件中。