利用librosa提取mfcc特征，提取到的每个mfcc特征的系数所对应的频段应该如何计算？写出python代码

Librosa库是一个广泛用于音频信号处理的Python库，其中librosa.feature.mfcc()函数用于提取Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients, MFCCs）。MFCC是一种常用的音频特征表示方法，它将原始频谱转换成一组离散的、人类语音更易识别的特征。
每个MFCC系数对应的是一个连续的音频频谱范围通过Mel滤波器组（Mel filterbank）得到的。Mel滤波器组是一系列线性间隔的低通滤波器，其频率间距基于人耳对频率感知的变化而设计。在实际计算过程中，首先对音频信号做短时傅立叶变换（STFT），然后对STFT的结果应用Mel滤波器，最后取每个滤波器的对数能量作为MFCC系数。
以下是一个简单的Python代码示例，说明如何使用librosa提取MFCC并计算对应频段：
import librosa
import numpy as np

def get_mfcc_freq_range(audio_path, n_mfcc=13):
# 加载音频文件
y, sr = librosa.load(audio_path)

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

# 获取Mel滤波器中心频率
mel_frequencies = librosa.filters.mel(sr, fmax=np.max(librosa.fft_frequencies(sr)), n_mels=n_mfcc + 1)[1:-1]

# 计算每个MFCC系数对应的频段
freq_bands = (mel_frequencies[:-1] + mel_frequencies[1:]) / 2

return freq_bands, mfcc

# 使用方法
audio_path = 'your_audio_file.wav'
freq_bands, mfcc_features = get_mfcc_freq_range(audio_path)

print("MFCC系数对应的频段:", freq_bands)
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在这个例子中，n_mfcc参数指定了要提取的MFCC系数的数量。freq_bands变量就是你想要的答案，它是所有MFCC系数所对应的频段列表。