lpcc python
时间: 2023-09-29 17:00:54 浏览: 46
LPCC代表的是"Laboratory for Program Complexity and Computation",即程序复杂性和计算实验室。它是一个研究机构,致力于研究计算机程序的复杂性以及计算机计算的相关问题。
Python是一种高级编程语言,被广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能等领域。它具有简单易学的语法、强大的功能和丰富的库支持,因此备受开发者的喜爱。
"LPCC Python"可能指的是该实验室在Python编程语言方面的相关研究。或者可能是指该实验室使用Python作为主要工具进行程序复杂性和计算研究的意思。
具体来说,LPCC可能会使用Python来开发算法、模拟计算过程、分析程序的复杂性、测试代码性能等等。Python的简洁语法和丰富的库使得这些工作更加高效和便捷。LPCC可能会研究如何利用Python编程语言来解决计算问题,提高程序的质量和效率,并对算法进行优化。
总而言之,LPCC Python可能是指研究计算机程序复杂性和计算方面的实验室,以及该实验室在Python编程语言上的相关研究和应用。这表明LPCC在研究中可能采用Python作为主要工具,并希望能够利用Python的优势来解决计算和编程相关问题。
相关问题
lpcc特征提取python代码
LPCC(Linear Prediction Cepstral Coefficients)特征提取是一种语音信号处理中常用的特征提取方法,以下是使用Python进行LPCC特征提取的示例代码:
```
import numpy as np
from scipy.signal import lfilter
from scipy.fftpack import fft, ifft
def lpcc(speech_signal, order):
# Pre-emphasis
pre_emphasis = 0.97
emphasized_signal = np.append(speech_signal[0], speech_signal[1:] - pre_emphasis * speech_signal[:-1])
# Framing
frame_size = 0.025
frame_stride = 0.01
sample_rate = 16000
frame_length = int(round(frame_size * sample_rate))
frame_step = int(round(frame_stride * sample_rate))
signal_length = len(emphasized_signal)
num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step))
pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length
z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length))
pad_signal = np.append(emphasized_signal, z)
indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile(np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T
frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)]
# Windowing
frames *= np.hamming(frame_length)
# LPCC Calculation
lpcc_coeffs = np.zeros((num_frames, order))
for i in range(num_frames):
# Autocorrelation
autocorr = lfilter([1], np.array([1, -pre_emphasis]), frames[i])
r = autocorr[:order+1]
# Durbin's algorithm
a = np.zeros(order+1)
k = np.zeros(order)
a[0] = 1
E = r[0]
for m in range(1, order+1):
k[m-1] = -np.sum(a[1:m] * r[m-1:0:-1]) / E
a[m] = k[m-1]
for j in range(1, m):
a[j] += k[m-1] * a[m-j]
E *= 1 - k[m-1] ** 2
# Cepstral coefficients
lpcc_coeffs[i] = fft(np.log(E) + ifft(np.log(np.abs(fft(a, 512)))[:order].real)).real
return lpcc_coeffs
```
其中,`speech_signal`是输入的语音信号,`order`是LPCC系数的阶数。函数返回一个矩阵,每行代表一个帧的LPCC系数。
提取600个wav格式的音频文件的LPCC特征的python代码
以下是用python提取600个wav格式的音频文件的LPCC特征的代码示例,需要使用Python中的librosa库和numpy库:
```python
import librosa
import numpy as np
import os
# 设置音频文件夹路径和特征保存路径
audio_folder_path = '/path/to/audio/folder'
feature_save_path = '/path/to/save/features'
# 设置LPCC参数
n_mfcc = 20
n_lpcc = 13
# 遍历音频文件夹,提取每个音频文件的LPCC特征
for filename in os.listdir(audio_folder_path):
if filename.endswith('.wav'):
# 加载音频文件
audio_path = os.path.join(audio_folder_path, filename)
y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
# 提取MFCC特征
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc)
# 计算LPCC特征
lpcc = librosa.core.lpc(mfcc, order=n_lpcc, axis=0)
lpcc = lpcc[:, 1:] # 去掉第一项,即截距项
# 保存LPCC特征
feature_save_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.npy'
feature_save_path = os.path.join(feature_save_path, feature_save_filename)
np.save(feature_save_path, lpcc)
```
以上代码会遍历指定音频文件夹中的所有.wav文件,对于每个文件,它会载入音频数据,并使用librosa库提取MFCC特征。然后,它会使用librosa库计算LPCC特征,并保存到指定的特征保存路径中。