解释下面这段代码 def compute_fbank(waveform, sample_rate, num_mel_bins=80, frame_length=25, frame_shift=10, dither=0.0): """提取fbank音频特征""" waveform = waveform * (1 << 15) mat = kaldi.fbank(waveform, num_mel_bins=num_mel_bins, frame_length=frame_length, frame_shift=frame_shift, dither=dither, energy_floor=0.0, sample_frequency=sample_rate) return mat

这段代码是用于对音频数据提取fbank特征的。该函数接受五个参数：waveform表示原始音频数据，sample_rate表示原始音频数据的采样率，num_mel_bins表示mel滤波器的数量，frame_length表示帧长度，frame_shift表示帧移，dither表示是否应用抖动。

函数首先将waveform乘以(1 << 15)，这是将音频数据从int16格式转换为float32格式的标准做法。然后使用kaldi.fbank函数提取fbank特征。fbank特征是一种基于mel滤波器的音频特征，可以用于语音识别、说话人识别等任务。在提取fbank特征时，需要对音频数据进行分帧处理，每一帧的长度为frame_length毫秒，帧移为frame_shift毫秒。每一帧的音频数据会经过mel滤波器，得到对应的mel频率能量。最后将每一帧的mel频率能量拼接起来，得到整个音频的fbank特征矩阵mat。

函数最后返回fbank特征矩阵mat。