librosa.feature.mfcc里的参数
时间: 2024-04-18 21:27:46 浏览: 32
librosa.feature.mfcc函数是用来计算音频信号的MFCC(Mel频率倒谱系数)特征的。它有以下参数:
- y:输入的音频信号,可以是一个一维的numpy数组。
- sr:音频信号的采样率(采样频率),默认为22050 Hz。
- hop_length:帧移(窗口之间的距离),默认为512。
- n_mfcc:要返回的MFCC特征数量,默认为20。
- n_fft:FFT窗口大小,默认为2048。
- fmin:最低频率,只有高于这个频率的成分才会被考虑,默认为0 Hz。
- fmax:最高频率,只有低于这个频率的成分才会被考虑,默认为None,表示采样率的一半。
这些参数可以根据你的需求进行调整,以获得最佳的MFCC特征表示。
相关问题
librosa.feature.mfcc中feature报黄色
如果您使用的是Python的IDE,那么黄色的报警通常只是表示这个参数未被使用过。在`librosa.feature.mfcc`函数中,`feature`参数是可选的,如果您使用默认值则不需要显式地传入该参数。如果您想传入自己的feature参数,可以手动赋值并传入该参数,例如:
```python
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40, hop_length=hop_length, feature=my_feature)
```
请注意,`my_feature`应该是一个NumPy数组或可用于计算MFCC的函数。
librosa.feature.mfcc里面的n_mfcc=40
`librosa.feature.mfcc`是用于提取音频特征的函数之一,其中`n_mfcc`是可选参数,用于设置返回的梅尔频率倒谱系数(MFCC)的数量。MFCC是音频信号的一种常用特征表示方法,它将音频信号转换为一组包含其频率信息的系数。n_mfcc的值越高,返回的MFCC系数就越多,因此可以提供更丰富的音频特征,但也会使计算量增加。默认值为20,而将其设置为40可能会提供更好的性能,但也可能会导致更高的计算成本。实际上,n_mfcc的最佳值取决于具体的应用场景和数据集。