语音提取mfcc系数的python代码
时间: 2023-09-10 22:15:26 浏览: 45
以下是基于Python语言,使用Librosa库提取MFCC系数的代码示例:
```python
import librosa
import numpy as np
# 读取音频文件
audio_file = 'example.wav'
audio, sr = librosa.load(audio_file)
# 提取mfcc系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sr, n_mfcc=13)
# 将mfcc系数转置并取平均值
mfccs = np.transpose(mfccs)
mfccs_mean = np.mean(mfccs, axis=0)
print(mfccs_mean)
```
在上述代码中,首先使用Librosa库的load函数读取音频文件。然后,使用feature模块中的mfcc函数提取MFCC系数,并通过参数n_mfcc指定了需要提取的MFCC系数数量。
接下来,将MFCC系数矩阵进行转置并使用NumPy库的mean函数取平均值,得到每个MFCC系数的平均值。最后,将结果打印输出。
需要注意的是,这只是提取MFCC系数的一个基本示例,实际上在实际应用中可能需要更多的参数调整和数据处理。
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语音提取mfcc系数的python代码并画出图像
好的,以下是一个简单的Python代码,可以提取语音文件的MFCC系数并画出图像:
```
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取语音文件
y, sr = librosa.load('your_audio_file.wav')
# 提取MFCC系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
# 画出MFCC系数图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
需要安装的库:
- librosa
- matplotlib
这段代码将会读取名为"your_audio_file.wav"的语音文件,提取13个MFCC系数,并画出MFCC系数图像。你可以根据你的需求更改n_mfcc参数来提取不同数量的MFCC系数。
python语音特征提取mfcc
对于Python语言来说,可以使用Librosa库来进行语音特征提取,其中包括提取MFCC(Mel频率倒谱系数)特征。下面是一个简单的示例代码:
```python
import librosa
# 加载音频文件
audio_path = 'path_to_audio_file.wav'
signal, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr)
# 打印MFCC特征的形状
print(mfccs.shape)
```
在这个示例中,首先使用`librosa.load`函数加载音频文件,其中`sr=None`表示保持采样率与原始文件一致。然后使用`librosa.feature.mfcc`函数来提取MFCC特征,其中`sr=sr`表示采样率与加载的音频文件一致。最后,打印出MFCC特征的形状。
需要注意的是,Librosa库还提供了其他一些有关音频特征提取的功能,比如梅尔频谱图、声谱图等,你可以根据自己的需求进行选择和使用。