plp特征提取pycharm

根据提供的引用内容，我们可以使用Python中的librosa库来进行PLP特征提取。具体步骤如下：

1.安装必要的库

import numpy as np
import wave
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa

2.读取音频文件

y, sr = librosa.load('audio_file.wav')

3.计算PLP系数

plp = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=15)

4.计算PLP谱包络

plp_data = np.fft.ifft(plp)
plp_data = np.real(plp_data)
h1 = 1.0 / np.fft.fft(plp_data, 1024)
spec_envelope_plp = 10 * np.log10(abs(h1[0:512]))

5.计算传统LPC系数

lpc = librosa.lpc(y, 15)

6.计算传统LPC谱包络

h2 = 1.0 / np.fft.fft(lpc, 1024)
spec_envelope_lpc = 10 * np.log10(abs(h2[0:512]))

7.绘制PLP谱包络和传统LPC谱包络对比图

plt.plot(spec_envelope_plp, 'b', spec_envelope_lpc, 'r')
plt.show()