MFCC特征提取python

您可以使用Python中的librosa库来提取MFCC特征。MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的音频特征表示方法。

首先，确保您已经安装了librosa库。您可以使用以下命令来安装它：

pip install librosa

下面是一个示例代码，展示了如何使用librosa库来提取音频文件的MFCC特征：

import librosa

# 加载音频文件
audio_path = 'path_to_audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path)

# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

# 可选：将MFCC特征转置
mfccs = mfccs.T

# 打印MFCC特征的形状
print("MFCC shape:", mfccs.shape)

在这个示例中，您需要将`audio_path`替换为您自己的音频文件路径。`librosa.load`函数将音频文件加载为一个音频时间序列和采样率数据。然后，您可以使用`librosa.feature.mfcc`函数来提取MFCC特征。最后，如果需要，您可以使用`.T`操作符将MFCC特征转置，以便每行代表一个时间步。

请注意，MFCC特征提取还可能涉及其他参数设置，例如窗长、窗移、滤波器数量等。您可以根据需要调整这些参数以满足您的需求。

希望这可以帮助到您！如果您还有其他问题，请随时提问。