需要python的提取音频mfcc的代码

时间: 2023-03-13 19:51:10 浏览: 82
你可以参考这段Python代码,用于从音频文件中提取MFCC特征:import librosa# 加载音频文件 y, sr = librosa.load(audio_path)# 计算MFCC特征 mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
相关问题

提取音频的MFCC代码

下面是使用Python中的librosa库提取音频MFCC特征的示例代码: ```python import librosa # 加载音频文件 y, sr = librosa.load('audio_file.wav') # 提取MFCC特征 mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40) # 打印MFCC特征的形状 print(mfccs.shape) ``` 在这个示例代码中,`librosa.load`函数用于加载指定路径的音频文件,并返回一个音频样本`y`和采样率`sr`。`librosa.feature.mfcc`函数用于提取MFCC特征,其中`y`是音频样本,`sr`是采样率,`n_mfcc`是要提取的MFCC系数数量。最后,通过打印`mfccs`的形状,我们可以看到提取的MFCC特征是一个40行x帧数列的矩阵,其中每行代表一个MFCC系数,每列代表一个时间帧。

python音频特征提取mfcc

Python音频特征提取MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)是一种常用的语音信号处理技术。下面是一个示例代码,展示了如何使用python_speech_features库来提取MFCC特征: ``` import numpy as np import scipy.io.wavfile as wav from python_speech_features import mfcc # 读取音频文件 sample_rate, signal = wav.read('./test.wav') # 提取MFCC特征 mfcc_features = mfcc(signal, sample_rate) # 打印提取的MFCC特征 print(mfcc_features) # 显示MFCC特征图 plt.imshow(np.transpose(mfcc_features), cmap='hot', interpolation='nearest') plt.title('MFCC Features') plt.colorbar() plt.show() ``` 关于音频特征提取MFCC,你可能还会有以下几个问题: 1. 如何解释MFCC特征的含义和作用? 2. 除了MFCC特征,还有哪些常用的音频特征提取方法? 3. 如何处理长时间的音频文件进行MFCC特征提取? 4. 您能提供其他可以用于音频特征提取的Python库吗?

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