python提取音频倒谱系数
时间: 2023-07-18 08:40:39 浏览: 67
要提取音频的倒谱系数,可以使用Python中的Librosa库。Librosa是一个用于音频分析和处理的Python库,提供了许多方便的函数和工具。
下面是一个简单的示例代码,可以用来提取音频的倒谱系数:
```
import librosa
import numpy as np
# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')
# 计算梅尔频率倒谱系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
# 可视化倒谱系数
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在上面的代码中,我们使用了Librosa库中的feature.mfcc函数来计算音频的梅尔频率倒谱系数。函数中的参数n_mfcc指定了要计算的倒谱系数数量,这里我们选择了13个。最后,我们将倒谱系数可视化,方便观察和分析。
需要注意的是,上述代码中的y是音频信号,sr是采样率。如果你的音频文件格式不同,可能需要进行一些预处理,比如转换成数字信号,调整采样率等。
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python提取LPC倒谱系数
要提取LPC(线性预测编码)倒谱系数,可以使用Python中的LPC库。LPC是一种音频压缩技术,可以将音频信号表示为一组线性预测滤波器的系数。这些系数可以用来重构原始音频信号,也可以用来进行音频特征提取。
下面是一个简单的示例代码,可以用来提取音频的LPC倒谱系数:
```
import numpy as np
from scipy.io import wavfile
from scipy.signal import lfilter
from lpc import LPC
# 读取音频文件
fs, data = wavfile.read('audio.wav')
# 计算LPC系数
order = 10 # LPC阶数
lpc = LPC(data, order)
a = lpc.getAR()
g = lpc.getGain()
# 计算倒谱系数
r = np.correlate(data, data, mode='full')[-len(a):]
rc = r.copy()
for i in range(order):
k = a[i+1:]
r[i+1:] -= a[i] * rc[:-i-1]
k = r[1:] / rc[0]
c = np.zeros(order+1)
c[0] = np.log(g)
c[1:] = -np.log(np.abs(k))
```
在上面的代码中,我们使用了LPC库来计算音频的LPC系数。具体来说,我们首先使用LPC类中的getAR函数计算LPC滤波器的系数a和增益g。然后,我们根据这些系数计算出音频的自相关函数r,并使用递归方法计算反射系数k。最后,我们将反射系数转换为倒谱系数c,其中c[0]为增益的对数,c[1:]为反射系数的对数的相反数。
需要注意的是,上述代码中的order为LPC阶数,可以根据需要进行调整。另外,也可以根据需要使用不同的自相关函数计算方法,比如Yule-Walker方法或Burg方法。
python提取音频LPC倒谱系数并可视化
要提取音频的LPC倒谱系数并可视化,可以使用Python中的`librosa`库和`matplotlib`库。`librosa`库可以用于读取音频文件、进行预处理和计算LPC倒谱系数,而`matplotlib`库可以用于绘制LPC谱图。
以下是一个简单的Python代码示例,用于演示如何使用`librosa`库和`matplotlib`库提取音频的LPC倒谱系数并可视化:
```python
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取音频文件
audio_file = 'example.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)
# 计算预加重系数和预加重后的信号
pre_emphasis = 0.97
y_pre = librosa.effects.preemphasis(y, coef=pre_emphasis)
# 计算LPC倒谱系数
order = 12 # LPC阶数
lpc_coeffs = librosa.lpc(y_pre, order)
# 计算每帧的LPC谱
frame_length = int(0.025 * sr) # 帧长(秒)
hop_length = int(0.01 * sr) # 帧移(秒)
n_fft = 512
lpc_spectrum = librosa.lpc_to_spec(lpc_coeffs, n_fft=n_fft)
# 显示LPC谱图
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(lpc_spectrum, ref=np.max), sr=sr, hop_length=hop_length, x_axis='time', y_axis='linear', cmap='jet')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('LPC Spectrum')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
该示例代码中,首先使用`librosa`库读取了一个音频文件,并进行了预处理,包括预加重和分帧等操作。然后,使用`librosa`库计算了每帧的LPC倒谱系数,并从中提取LPC谱。最后,使用`matplotlib`库绘制了LPC谱图。
需要注意的是,该示例代码中的参数都是比较简单的设置,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。