用librosa.feature.mfcc计算mfcc特征时，还需要再加窗处理吗？

在使用Librosa库的`mfcc`函数计算Mel频率倒谱系数(MFCC)特征时，通常在此之前音频信号需要经过预处理步骤，包括窗口划分（Windowing）。窗口处理是为了将连续的音频信号分割成一系列短的时间段，每个时间段称为帧，这样可以分析信号在时间维度上的局部特性。Librosa默认会对输入信号应用汉明窗（Hann window），以减小频域泄露并保证平滑过渡。

`mfcc()`函数本身会自动对信号进行窗口化和计算MFCC，所以不需要额外手动添加窗口处理步骤。如果你想要调整窗口类型、大小或其他参数，可以在调用`mfcc()`之前先进行相应的设置。

import librosa

# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('your_audio_file.wav')

# 设置窗口参数（如窗口大小、重叠等）
win_length = 0.025  # 25ms
hop_length = win_length * 2  # 50%重叠

# 应用汉明窗
windowed_signal = librosa.util.frame(y, frame_length=win_length*sr, hop_length=hop_length)

# 计算MFCC特征
mfcc_features = librosa.feature.mfcc(y=windowed_signal, sr=sr)