二维MFCC的滑动平均滤波实现代码
时间: 2023-03-14 21:19:06 浏览: 50
二维MFCC的滑动平均滤波实现代码的实现原理是,使用移动平均算法来计算特征向量的滑动平均值,以获取较平滑的特征值。具体的实现代码可以参考以下示例: import numpy as np def sliding_mean(feature_vector, window_size):
# Calculate the sliding mean
sliding_mean = np.convolve(feature_vector, np.ones(window_size)/window_size, 'same')
return sliding_mean
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MFCC的滑动平均滤波实现代码
MFCC滑动平均滤波的实现代码可以由以下步骤实现:1. 使用FFT算法对信号进行傅立叶变换;2. 将变换后的结果乘以不饱和滤波器;3. 将滤波结果进行反变换;4. 将反变换结果与滑动平均滤波系数进行乘法运算;5. 将乘法结果进行累积,得到滑动平均滤波结果;6. 将滤波结果经过反傅立叶变换,得到最终的MFCC滑动平均滤波结果。
MFCC的PCA降维实现代码
以下是使用Python的scikit-learn库实现MFCC的PCA降维代码:
```python
import numpy as np
import librosa
from sklearn.decomposition import PCA
# Load audio file
audio_file = 'sample.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)
# Compute MFCCs
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
# PCA dimensionality reduction
pca = PCA(n_components=10)
mfccs_pca = pca.fit_transform(mfccs.T)
print(mfccs_pca.shape)
```
上述代码首先使用librosa库加载音频文件,并计算出它的MFCC系数。然后,使用scikit-learn库中的PCA类,将MFCC系数降至10维。最后,输出降维后的MFCC系数形状。