帮我撰写代码提取语音信号高频梅尔

好的，以下是Python代码示例，用于提取高频梅尔特征：

import numpy as np
from scipy.fftpack import dct

# 设置参数
sample_rate = 192000  # 采样频率
num_mel_bins = 100  # Mel频率划分数
num_filt = 60  # 滤波器个数
upper_frequency_limit = 8000  # 滤波器组最高频率

# 计算梅尔滤波器组
def get_filterbanks(num_filt, num_mel_bins, sample_rate, upper_frequency_limit):
    # 计算Mel刻度上的频率
    high_freq_mel = (2595 * np.log10(1 + (upper_frequency_limit / 2) / 700))
    mel_points = np.linspace(0, high_freq_mel, num_mel_bins + 2)
    hz_points = (700 * (10**(mel_points / 2595) - 1))
    bin = np.floor((sample_rate + 1) * hz_points / sample_rate)

    fbank = np.zeros((num_filt, int(np.floor(num_mel_bins / 2 + 1))))
    for j in range(0, num_filt):
        for i in range(int(bin[j]), int(bin[j+1])):
            fbank[j, i] = (i - bin[j]) / (bin[j+1]-bin[j])
        for i in range(int(bin[j+1]), int(bin[j+2])):
            fbank[j, i] = (bin[j+2]-i) / (bin[j+2]-bin[j+1])
    return fbank

# 计算MFCC
def calc_mfcc(signal, sample_rate, num_mel_bins=20, num_cepstral_coeffs=13):
    # 计算MFCC所需的参数
    num_filt = num_mel_bins
    upper_frequency_limit = sample_rate / 2
    signal_length = len(signal)

    # 计算梅尔滤波器组
    fbank = get_filterbanks(num_filt, num_mel_bins, sample_rate, upper_frequency_limit)

    # 对信号进行加窗
    signal *= np.hamming(signal_length)

    # 进行FFT变换
    spectrum = np.abs(np.fft.rfft(signal))

    # 计算功率谱密度
    power_spectrum = np.square(spectrum) / signal_length

    # 使用梅尔滤波器组将信号映射到Mel频率轴上
    filtered_spectrum = np.dot(power_spectrum, fbank.T)

    # 取对数
    log_filtered_spectrum = 10 * np.log10(filtered_spectrum + 1e-20)

    # 计算DCT系数
    mfcc = dct(log_filtered_spectrum, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, 1:num_cepstral_coeffs+1]

    # 返回MFCC系数
    return mfcc

# 加载语音信号
signal, sr = librosa.load('your_audio_file.wav', sr=sample_rate)

# 提取高频梅尔特征
mfcc = calc_mfcc(signal, sample_rate, num_mel_bins, num_filt)

这段代码中，我们首先定义了一些参数，包括采样率、Mel频率划分数、滤波器个数和滤波器组最高频率等。然后，我们使用`get_filterbanks`函数计算梅尔滤波器组，使用`calc_mfcc`函数计算MFCC系数。在`calc_mfcc`函数中，我们首先对信号进行加窗，然后进行FFT变换，计算功率谱密度。接着，我们使用梅尔滤波器组将信号映射到Mel频率轴上，取对数，最后进行DCT变换，得到MFCC系数。

在实际应用中，你需要根据自己的需求调整参数，并且对代码进行适当的修改，以便与你的数据格式和处理流程相匹配。