python提取LPC倒谱系数

要提取LPC（线性预测编码）倒谱系数，可以使用Python中的LPC库。LPC是一种音频压缩技术，可以将音频信号表示为一组线性预测滤波器的系数。这些系数可以用来重构原始音频信号，也可以用来进行音频特征提取。

下面是一个简单的示例代码，可以用来提取音频的LPC倒谱系数：

import numpy as np
from scipy.io import wavfile
from scipy.signal import lfilter
from lpc import LPC

# 读取音频文件
fs, data = wavfile.read('audio.wav')

# 计算LPC系数
order = 10  # LPC阶数
lpc = LPC(data, order)
a = lpc.getAR()
g = lpc.getGain()

# 计算倒谱系数
r = np.correlate(data, data, mode='full')[-len(a):]
rc = r.copy()
for i in range(order):
    k = a[i+1:]
    r[i+1:] -= a[i] * rc[:-i-1]
k = r[1:] / rc[0]
c = np.zeros(order+1)
c[0] = np.log(g)
c[1:] = -np.log(np.abs(k))

在上面的代码中，我们使用了LPC库来计算音频的LPC系数。具体来说，我们首先使用LPC类中的getAR函数计算LPC滤波器的系数a和增益g。然后，我们根据这些系数计算出音频的自相关函数r，并使用递归方法计算反射系数k。最后，我们将反射系数转换为倒谱系数c，其中c[0]为增益的对数，c[1:]为反射系数的对数的相反数。

需要注意的是，上述代码中的order为LPC阶数，可以根据需要进行调整。另外，也可以根据需要使用不同的自相关函数计算方法，比如Yule-Walker方法或Burg方法。