CEPS语音评价指标 python代码

CEPS（cepstral peak prominence）是一种用于评价音频质量的指标，它可以反映音频中最强的谐波成分（称为Cepstral Peak）和其它谐波成分之间的相对强度。

下面是使用Python计算CEPS指标的示例代码：

import numpy as np
import librosa

# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav', sr=16000)

# 计算MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)

# 计算每个MFCC系数的均值
mfcc_means = np.mean(mfccs, axis=1)

# 找到最大的MFCC系数
max_mfcc = np.max(mfcc_means)

# 找到最大的Cepstral Peak
cepstral_peaks = librosa.cepstrum(y=y, n_fft=2048)
max_cepstral_peak = np.max(cepstral_peaks)

# 计算CEPS指标
ceps = max_cepstral_peak - max_mfcc

print('CEPS:', ceps)

注意：上述代码需要使用`librosa`库，可以使用`pip install librosa`命令进行安装。另外，需要将`audio.wav`替换成实际的音频文件路径。

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提取语音特征的Python代码示例，使用了Python的spafe库

以下是一个使用Python的spafe库提取语音特征的示例代码：

import spafe
import scipy.io.wavfile as wav

# 读取音频文件
sample_rate, signal = wav.read('audio.wav')

# 使用spafe库提取MFCC特征
mfcc = spafe.features.mfcc(signal, sample_rate, num_ceps=13)

# 使用spafe库提取梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）特征
mfcc = spafe.features.mfcc(signal, sample_rate, num_ceps=13)

# 使用spafe库提取梅尔倒谱系数（Mel Spectral Coefficients，MSC）特征
msc = spafe.features.msc(signal, sample_rate)

# 使用spafe库提取梅尔频率倒谱系数增量（MFCC Delta）特征
mfcc_delta = spafe.features.delta(mfcc, order=1)

# 使用spafe库提取梅尔频率倒谱系数加速度（MFCC Acceleration）特征
mfcc_acc = spafe.features.delta(mfcc, order=2)

在此示例中，我们使用了spafe库提取了MFCC、MSC、MFCC Delta和MFCC Acceleration等语音特征。你可以根据自己的需求选择不同的特征提取方法。

用matlab写一段语音识别代码

好的，以下是一个简单的语音识别程序：

%% 读取音频文件
[y,fs] = audioread('sample.wav');

%% 预处理
frame_len = 0.02; % 帧长20ms
frame_shift = 0.01; % 帧移10ms
frame_size = round(frame_len * fs); % 每帧的采样点个数
frame_shift_size = round(frame_shift * fs); % 相邻帧之间的采样点个数
num_frames = fix((length(y) - frame_size) / frame_shift_size) + 1; % 总帧数

% 加窗
win = hamming(frame_size);
y_frames = zeros(frame_size,num_frames);
for k = 1:num_frames
    index = (k-1)*frame_shift_size+1;
    y_frames(:,k) = y(index:index+frame_size-1).*win;
end

%% 特征提取
% 计算MFCC系数
num_ceps = 13; % MFCC系数个数
cepstral_coeffs = zeros(num_ceps,num_frames);
for k = 1:num_frames
    frame = y_frames(:,k);
    mspec = log(abs(fft(frame)).^2);
    ceps = dct(mspec);
    cepstral_coeffs(:,k) = ceps(1:num_ceps);
end

%% 训练模型
% 假设已经有训练好的高斯混合模型GMM

%% 识别
% 假设已经有测试音频文件test.wav
[test_y,test_fs] = audioread('test.wav');

% 预处理
test_frame_size = round(frame_len * test_fs);
test_frame_shift_size = round(frame_shift * test_fs);
num_test_frames = fix((length(test_y) - test_frame_size) / test_frame_shift_size) + 1;
test_win = hamming(test_frame_size);
test_y_frames = zeros(test_frame_size,num_test_frames);
for k = 1:num_test_frames
    index = (k-1)*test_frame_shift_size+1;
    test_y_frames(:,k) = test_y(index:index+test_frame_size-1).*test_win;
end

% 特征提取
test_cepstral_coeffs = zeros(num_ceps,num_test_frames);
for k = 1:num_test_frames
    frame = test_y_frames(:,k);
    mspec = log(abs(fft(frame)).^2);
    ceps = dct(mspec);
    test_cepstral_coeffs(:,k) = ceps(1:num_ceps);
end

% 音频文件识别
like = zeros(1,num_test_frames);
for k = 1:num_test_frames
    loglike = zeros(1,num_models);
    for j = 1:num_models
        loglike(j) = sum(log(pdf(j,test_cepstral_coeffs(:,k))));
    end
    like(k) = max(loglike);
end

% 输出结果
result = '';
for k = 1:num_test_frames
    if like(k) >= threshold
        result = [result index2char(k)];
    end
end
disp(['识别结果：' result]);

需要注意的是，上面的代码只是一个简单的框架，实际使用时需要根据具体的需求进行修改和完善。同时，该代码还需要依赖一些其他函数和工具箱，如`pdf`函数、高斯混合模型GMM等，需要自行添加。