python计算语音谱质心介绍及代码

在Python中，语音谱质心通常用于信号处理和语音分析，尤其是说话人识别或语音特征提取等任务。质心（Centroid）可以理解为一组数据点的平均位置，对于频谱来说，就是将每帧的梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients, MFCCs）加权求和得到的。以下是简化的计算过程：

1. **导入必要的库**：

   import numpy as np
   from scipy.signal import mfcc
   from pydub import AudioSegment

2. **读取音频并预处理**：
使用`pydub`库加载音频文件，并将其转换为numpy数组，然后分帧获取MFCCs。

   def extract_mfcc(file_path):
       audio = AudioSegment.from_file(file_path)
       # 调整采样率、窗口大小和步进
       frames = audio.set_frame_rate(16000).get_array_of_samples().reshape(-1, 44100 // 16)  # 或者其他适合的参数
       frames = frames[:, :frames.shape[1] // 10]  # 假设10ms窗口
       melspec = librosa.feature.melspectrogram(y=frames, sr=16000, n_mels=40)  # 选择合适的n_mels值
       return mfcc(melspec, n_mfcc=13)  # 取前13阶MFCC

   mfcc_features = extract_mfcc(file_path)

3. **计算质心**：
对于每个帧，取MFCC向量作为数据点，然后应用均值公式求得质心。

   def compute_centroid(features):
       mean_vec = np.mean(features, axis=0)
       return mean_vec

   centroid = compute_centroid(mfcc_features)