python MFCC进行PCA和TSNE
时间: 2024-09-14 14:05:18 浏览: 49
MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients) 是一种常用的语音信号处理技术,用于提取音频的特征,特别是对人类语音的频谱特性建模。在 Python 中,你可以利用 Scikit-learn 库进行 PCA (Principal Component Analysis,主成分分析) 和 t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t分布随机邻域嵌入) 来降维和可视化这些特征。
1. **MFCC 提取**:首先,你需要通过 Librosa 等库读取音频文件,然后运用 mfcc() 函数计算 MFCC 特征向量。
```python
import librosa
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=your_audio_signal, sr=sampling_rate)
```
2. **PCA**:将 MFCC 向量转换成二维或三维的数据集,以便进行 PCA 变换。Scikit-learn 的 PCA 类可以用来执行这个过程:
```python
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2) # 或选择 n_components=3 进行3D可视化
mfcc_pca = pca.fit_transform(mfccs)
```
3. **t-SNE**:t-SNE 被用于高维数据的可视化,它能保留数据的局部结构。将 PCA 结果应用到 t-SNE 上:
```python
from sklearn.manifold import TSNE
tsne = TSNE(n_components=2)
mfcc_tsne = tsne.fit_transform(mfcc_pca)
```
4. **可视化**:最后,你可以使用 matplotlib 或 seaborn 这样的绘图库来画出二维的 MFCC 特征分布图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(mfcc_tsne[:,0], mfcc_tsne[:,1])
```
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