完成FBank、MFCC两种声学特征提取的代码实现

好的，我可以为您提供基于Python语言的FBank和MFCC声学特征提取的示例代码。首先，需要安装Python的相关库，包括librosa、numpy等，可以使用pip进行安装。

FBank特征提取代码示例：

import librosa
import numpy as np

# 读取音频文件
audio, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)

# 计算FBank特征
hop_length = 256
n_fft = 2048
n_mels = 40
fmin = 20
fmax = sr // 2
S = librosa.feature.melspectrogram(audio, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, 
                                    n_mels=n_mels, fmin=fmin, fmax=fmax)
fbank = librosa.power_to_db(S)

# 输出FBank特征
print(fbank.shape)  # (40, T)，T为时间帧数

MFCC特征提取代码示例：

import librosa
import numpy as np

# 读取音频文件
audio, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)

# 计算MFCC特征
hop_length = 256
n_fft = 2048
n_mels = 40
n_mfcc = 13
fmin = 20
fmax = sr // 2
S = librosa.feature.melspectrogram(audio, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, 
                                    n_mels=n_mels, fmin=fmin, fmax=fmax)
mfcc = librosa.feature.mfcc(S=librosa.power_to_db(S), n_mfcc=n_mfcc)

# 输出MFCC特征
print(mfcc.shape)  # (13, T)，T为时间帧数

以上代码示例中，`audio.wav`为音频文件路径，`sr`为采样率，`hop_length`为帧移，`n_fft`为FFT窗口大小，`n_mels`为Mel滤波器数量，`n_mfcc`为MFCC系数数量，`fmin`和`fmax`为Mel滤波器的最低和最高频率。输出的`fbank`和`mfcc`分别为FBank和MFCC特征。