python mfcc
时间: 2023-10-07 18:05:54 浏览: 67
MFCC(Mel-frequency Cepstral Coefficients)是一种用于语音信号处理和语音识别的特征提取方法。在Python中,你可以使用librosa库来进行MFCC的计算。
具体步骤如下:
1. 导入librosa库:import librosa
2. 加载音频文件:y, sr = librosa.load('./train_nb.wav', sr=16000)
3. 提取MFCC特征:mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)
4. 绘制频谱图:plt.imshow(numpy.flipud(mfccs.T), cmap=plt.cm.jet, aspect=0.05, extent=[0,mfccs.shape,0,mfccs.shape])
5. 添加坐标轴标签和标题:plt.xlabel("Frames",fontsize = 14) plt.ylabel("Dimension",fontsize = 14) plt.title("MFCC", fontsize=16)
6. 显示图像:plt.show()
以上步骤会将音频文件加载并计算出MFCC特征,然后绘制出频谱图。你可以根据需要调整参数,如n_mfcc来控制提取的MFCC系数数量。
相关问题
python LSTM MFCC
MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)是一种常用于语音和音频信号处理的特征提取方法。在Python中,可以使用LSTM(Long Short-Term Memory)模型来实现MFCC特征提取。
引用[1]中的代码展示了一个使用LSTM模型实现MFCC特征提取的示例。首先,通过输入层接收特征数据,然后使用双向LSTM层对输入进行处理。接着,使用自定义的Attention层对LSTM输出进行注意力机制处理。最后,通过全连接层和线性激活函数得到输出结果。整个模型的结构可以通过Model函数进行定义和训练。
引用[2]和引用[3]中的代码展示了计算信号幅度谱、功率谱以及对数功谱的示例代码。这些代码可以用于对语音信号进行短时傅里叶变换,并计算相应的频谱特征。
综合以上代码和方法,可以使用Python中的LSTM模型和相应的信号处理函数来实现MFCC特征提取。具体的实现步骤包括对语音信号进行短时分帧、预加重处理,然后使用短时傅里叶变换计算幅度谱、功率谱以及对数功谱。最后,将这些特征作为输入传入LSTM模型进行训练和预测。
python实现mfcc
MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients,梅尔频率倒谱系数) 是一种常用的音频特征提取方法,可以用于语音识别、音乐信息检索等领域。下面是一个简单的 Python 实现:
首先,我们需要导入一些库:
```python
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
from scipy import signal
```
接下来,定义一个函数来实现 MFCC 特征提取:
```python
def mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, ceplifter=22):
"""
Compute MFCC features from an audio signal.
"""
# Pre-emphasis
signal = signal - np.mean(signal)
signal = np.append(signal[0], signal[1:] - preemph * signal[:-1])
# Framing
winlen = int(winlen * samplerate)
winstep = int(winstep * samplerate)
frames = signal[:len(signal) - winlen: winstep] * np.hamming(winlen)
# Power spectrum
pspec = np.abs(np.fft.rfft(frames, nfft))**2
if highfreq is None:
highfreq = samplerate / 2
else:
highfreq = min(highfreq, samplerate / 2)
binfreq = np.fft.rfftfreq(nfft, 1/samplerate)
bins = np.arange(nfilt + 2) / (nfilt + 1) * (highfreq - lowfreq) + lowfreq
bwidth = bins[1:] - bins[:-1]
# Filterbank
fbank = np.zeros((nfilt, int(np.floor(nfft / 2 + 1))))
for i in range(nfilt):
low = bins[i]
center = bins[i + 1]
high = bins[i + 2]
lbin = np.floor(low * nfft / samplerate) + 1
cbin = np.floor(center * nfft / samplerate) + 1
hbin = np.floor(high * nfft / samplerate) + 1
fbank[i, int(lbin): int(cbin)] = (np.arange(cbin, int(lbin) - 1, -1) - lbin) / (cbin - lbin)
fbank[i, int(cbin): int(hbin)] = (hbin - np.arange(cbin, hbin)) / (hbin - cbin)
# Apply filterbank
feat = np.dot(pspec, fbank.T)
feat = np.where(feat == 0, np.finfo(float).eps, feat)
feat = np.log(feat)
# DCT
feat = dct(feat, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, :numcep]
# Cepstral lifter
lifter = 1 + (ceplifter / 2) * np.sin(np.pi * np.arange(numcep) / ceplifter)
feat = feat * lifter
return feat
```
其中,`signal` 是输入的音频信号,`samplerate` 是采样率,`winlen` 是窗口长度,`winstep` 是窗口步长,`numcep` 是 MFCC 的维度,`nfilt` 是滤波器组数,`nfft` 是 FFT 的长度,`lowfreq` 和 `highfreq` 是滤波器组的频率范围,`preemph` 是预加重系数,`ceplifter` 是 cepstral lifter 系数。
该函数的返回值是一个二维数组,每行表示一个音频帧的 MFCC 特征。你可以将这些特征作为输入用于下游任务,比如说语音识别。