MFCC的PCA降维实现代码

以下是使用Python的scikit-learn库实现MFCC的PCA降维代码：

import numpy as np
import librosa
from sklearn.decomposition import PCA

# Load audio file
audio_file = 'sample.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

# Compute MFCCs
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)

# PCA dimensionality reduction
pca = PCA(n_components=10)
mfccs_pca = pca.fit_transform(mfccs.T)

print(mfccs_pca.shape)

上述代码首先使用librosa库加载音频文件，并计算出它的MFCC系数。然后，使用scikit-learn库中的PCA类，将MFCC系数降至10维。最后，输出降维后的MFCC系数形状。