用c语言提取wav文件的mfcc中的信号长度是什么

在使用c语言提取wav文件的mfcc时，信号长度通常指的是音频文件的采样点数或样本数。可以通过读取文件头信息中的“数据块大小”或“采样数据大小”等字段获取。一般情况下，每个样本点占用的位数是16位，因此可以通过数据块大小除以2计算出样本数。例如，如果数据块大小为2000字节，则样本数为1000个。在计算MFCC时，需要将音频信号分帧处理，每帧的长度通常是固定的，如25毫秒或30毫秒。因此，信号长度也可以表示为音频文件的帧数。

相关问题

用c语言提取44100hz的mfcc系数中各个步骤的参数如何变化

MFCC算法一般包括以下几个步骤：预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换（FFT）、功率谱估计、Mel滤波器组、离散余弦变换（DCT）和能量归一化等。各个步骤的参数在提取44100Hz的MFCC系数时会有所变化，具体如下：

1. 预加重：增强高频部分，以补偿语音信号在传输过程中的衰减，预加重滤波器的增益因子为0.97。

2. 分帧：将预加重后的语音信号分成长度为25ms或30ms的帧，且相邻两帧重叠10ms。

3. 加窗：对每一帧信号进行汉明窗加窗处理，以减少频域泄漏。

4. 快速傅里叶变换（FFT）：对加窗后的每一帧信号进行FFT变换，将时域信号转换为频域信号。

5. 功率谱估计：对FFT变换的结果进行模平方运算，得到每一帧信号的功率谱。

6. Mel滤波器组：将功率谱通过Mel滤波器组进行滤波，得到Mel频率倒谱系数（MFCC）。

7. 离散余弦变换（DCT）：对MFCC系数进行DCT变换，得到最终的MFCC系数。

8. 能量归一化：对MFCC系数进行能量归一化处理，以消除不同说话者之间的能量差异。

需要注意的是，以上步骤的参数可以根据不同的需求进行调整。例如，分帧长度、帧移、Mel滤波器数量等参数可以根据具体情况进行设置，以达到更好的MFCC特征提取效果。

对音频列表中文件逐一提取mfcc特征的代码

以下是对音频列表中文件逐一提取mfcc特征的Python代码：

import librosa

# 设置mfcc参数
n_mfcc = 13
hop_length = 256
n_fft = 512

# 处理音频文件
def process_audio_file(audio_file):
    y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)
    mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, hop_length=hop_length, n_fft=n_fft, n_mfcc=n_mfcc)
    return mfccs

# 处理音频列表
def process_audio_list(audio_list):
    mfcc_list = []
    for audio_file in audio_list:
        mfccs = process_audio_file(audio_file)
        mfcc_list.append(mfccs)
    return mfcc_list

该代码使用librosa库提取mfcc特征，对每个音频文件进行处理后返回得到的mfcc特征。处理音频列表的函数process_audio_list将每个音频文件处理后的mfcc特征保存在一个列表中返回。