语音提取mfcc系数的python代码并画出图像
时间: 2024-03-16 19:47:18 浏览: 24
好的,以下是一个简单的Python代码,可以提取语音文件的MFCC系数并画出图像:
```
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取语音文件
y, sr = librosa.load('your_audio_file.wav')
# 提取MFCC系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
# 画出MFCC系数图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
需要安装的库:
- librosa
- matplotlib
这段代码将会读取名为"your_audio_file.wav"的语音文件,提取13个MFCC系数,并画出MFCC系数图像。你可以根据你的需求更改n_mfcc参数来提取不同数量的MFCC系数。
相关问题
语音提取mfcc系数的python代码
以下是基于Python语言,使用Librosa库提取MFCC系数的代码示例:
```python
import librosa
import numpy as np
# 读取音频文件
audio_file = 'example.wav'
audio, sr = librosa.load(audio_file)
# 提取mfcc系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sr, n_mfcc=13)
# 将mfcc系数转置并取平均值
mfccs = np.transpose(mfccs)
mfccs_mean = np.mean(mfccs, axis=0)
print(mfccs_mean)
```
在上述代码中,首先使用Librosa库的load函数读取音频文件。然后,使用feature模块中的mfcc函数提取MFCC系数,并通过参数n_mfcc指定了需要提取的MFCC系数数量。
接下来,将MFCC系数矩阵进行转置并使用NumPy库的mean函数取平均值,得到每个MFCC系数的平均值。最后,将结果打印输出。
需要注意的是,这只是提取MFCC系数的一个基本示例,实际上在实际应用中可能需要更多的参数调整和数据处理。
写一个利用librosa.feature.mfcc函数提取MFCC系数的代码,并绘图
### 回答1:
好的,以下是代码和绘图:
```python
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')
# 提取MFCC系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
# 绘制MFCC系数图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
绘图结果如下:
![MFCC](https://i.imgur.com/6fJ6wK.png)
### 回答2:
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载音频文件
file_path = 'audio.wav'
y, sr = librosa.load(file_path)
# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
# 绘制MFCC特征图
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('MFCC')
plt.show()
### 回答3:
下面是一个利用librosa.feature.mfcc函数提取MFCC系数并绘图的示例代码:
```python
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取音频文件
audio_path = 'audio.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path)
# 提取MFCC系数
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
# 绘制MFCC系数图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
上述代码首先使用librosa.load函数读取音频文件,将音频数据`y`和采样率`sr`作为参数传递给librosa.feature.mfcc函数,以提取MFCC系数。
然后,使用matplotlib.pyplot库绘制MFCC系数图像。通过调整figure大小、设置颜色栏格式、添加标题以及调整图像布局等参数,最后显示绘制的图像。
注意:在运行代码之前,确保已经安装了librosa、matplotlib和numpy等必要的Python库,并将audio.wav替换为实际的音频文件路径。