# Audio num_mels = 80 # num_freq = 1024 n_fft = 2048 sample_rate = 16000 # preemphasis = 0.97 frame_shift = 0.0125 # seconds frame_length = 0.05 # seconds hop_length = int(sample_rate * frame_shift) # samples. win_length = int(sample_rate * frame_lengt

h) # samples. hop_length 和 win_length 用于计算短时傅里叶变换（STFT）的窗口大小和帧移，以便将音频信号转换为时频图。n_fft 是 STFT 的傅里叶变换点数，num_freq 是 STFT 的输出频率数量。preemphasis 是一种高通滤波器，有助于平衡低频和高频信号的能量。num_mels 是梅尔滤波器组的数量，用于将频率转换为梅尔刻度。该参数通常设置为80。sample_rate 是音频采样率，表示每秒钟采样的次数。frame_shift 和 frame_length 是以秒为单位的帧移和帧长。

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mfcc1 = librosa.feature.mfcc(y=y_remix, sr=fs, n_mfcc=n_mfcc, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels)

这是计算音频信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）的代码，使用了Librosa库。其中y_remix是音频信号，sr是采样率，n_mfcc表示返回的MFCC数量，n_fft是FFT窗口大小，win_length是窗口长度，hop_length是窗口重叠，n_mels是梅尔带滤波器的数量。

def preprocess_X_Train(audio_path, sr=22050, n_fft=2048, hop_length=512, n_mels=128): # 设置文件夹路径 audio_path = r'G:\Master\Papers\Audio Source\train' # 获取文件夹中所有音频文件的路径 audio_files = [os.path.join(audio_path, f) for f in os.listdir(audio_path) if f.endswith('.wav')]

这是一个名为preprocess_X_Train的函数，它的作用是对音频文件进行预处理。其中，audio_path是音频文件的路径，sr是采样率，n_fft是FFT窗口大小，hop_length是帧移大小，n_mels是梅尔滤波器的数量。