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：

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。