如何用python读取整个文件夹的音频文件并将此文件的所有音频提取出MFCC特征

要读取整个文件夹的音频文件并将其所有音频提取出MFCC特征，可以使用Python中的librosa库。以下是一个示例代码：

import os
import librosa
import numpy as np

# 设置文件夹路径
folder_path = "path/to/folder"

# 定义函数以提取MFCC特征
def extract_mfcc(file_path):
    signal, sr = librosa.load(file_path, sr=22050)  # 加载音频文件
    mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13)  # 提取MFCC特征
    return mfccs

# 遍历文件夹中的所有音频文件
mfcc_features = []
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".wav"):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        mfccs = extract_mfcc(file_path)
        mfcc_features.append(mfccs)

# 将所有MFCC特征转换为NumPy数组
mfcc_features = np.asarray(mfcc_features)
print("MFCC features shape:", mfcc_features.shape)

这段代码首先定义了一个函数`extract_mfcc`，该函数接受一个文件路径作为输入，并使用librosa库加载音频文件并提取MFCC特征。然后，代码遍历文件夹中的所有音频文件，并将每个音频文件的MFCC特征添加到一个列表中。最后，代码将所有MFCC特征转换为NumPy数组，并输出其形状。