sklearn中fdla

在 Scikit-learn 中，没有提供 FDLA 特征提取方法。Scikit-learn 是一个机器学习库，主要用于数据预处理和分类、回归、聚类等常见机器学习任务。但是，您可以使用 Scikit-learn 中的其他特征提取方法，例如 MFCC、梅尔频率倒谱系数等。

以下是一个示例，演示如何使用 Scikit-learn 中的 MFCC 特征提取方法：

import librosa
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio_file.wav')

# 计算 MFCC 特征
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)

# 创建 Scikit-learn 流水线
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),  # 特征标准化
    ('pca', PCA(n_components=10))  # PCA 降维
])

# 应用流水线到 MFCC 特征
mfcc_processed = pipeline.fit_transform(mfcc.T)

# 显示处理后的特征
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(mfcc_processed[:, 0], mfcc_processed[:, 1])
plt.xlabel('PC 1')
plt.ylabel('PC 2')
plt.title('Processed MFCC')
plt.show()

这段代码读取名为 `audio_file.wav` 的音频文件，并计算其 MFCC 特征。然后，它使用 Scikit-learn 的流水线，对 MFCC 特征进行标准化和 PCA 降维。最后，它将处理后的特征可视化并显示在屏幕上。您可以根据需要自定义和调整此代码，以适应您的特定应用场景和数据集。