librosa.feature.mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=12, dct_type=2, norm='ortho', lifter=0, **kwargs)。

librosa.feature.mfcc函数用于计算音频信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC是一种常用的音频信号特征，它可以用于音频分类、识别和检索等任务。

该函数的参数含义如下：

- y：音频信号，可以是一维数组或二维数组。如果是二维数组，则会对每个通道进行MFCC计算。
- sr：采样率，即每秒钟采集的样本数。
- S：功率谱，如果已经计算了功率谱，则可以将其传递给该函数，避免重复计算。
- n_mfcc：MFCC系数的数量。
- dct_type：离散余弦变换（DCT）的类型。默认为2，表示DCT-II类型。
- norm：是否对MFCC进行归一化。默认为'ortho'，表示L2范数归一化。
- lifter：倾斜（或提升）参数。默认为0，表示不进行倾斜操作。
- kwargs：其他参数，用于控制MFCC计算的详细过程，例如Mel滤波器组的数量和频率范围等。

该函数的返回值为一个二维数组，表示计算得到的MFCC系数。其中，第一维表示时间轴，第二维表示MFCC系数。

相关问题

#MFCC (梅尔频率倒谱系数) #mfccs = librosa.feature.mfcc(x=x, sr=sr) import numpy as np mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y=x, sr=8000, n_mfcc=12).T, axis=0) import librosa.display print(mfccs.shape) #Displaying the MFCCs: librosa.display.specshow(y=mfccs, sr=sr, x_axis='time')

这段代码使用了 `librosa` 库来计算语音信号的 MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征，并使用 `numpy` 库计算 MFCC 特征的平均值。接下来，使用 `librosa.display.specshow()` 函数来可视化 MFCC 特征。具体来说，这段代码的步骤如下：

1. 导入所需的库：`numpy` 和 `librosa`
2. 读取音频文件并将其转换为采样率为 8000 Hz 的单声道音频信号 `x` 和采样率 `sr`
3. 使用 `librosa.feature.mfcc()` 函数计算 `x` 的 MFCC 特征，其中 `n_mfcc=12` 表示计算 12 维 MFCC 特征
4. 使用 `numpy.mean()` 函数计算 MFCC 特征的平均值，并将其存储在变量 `mfccs` 中
5. 使用 `librosa.display.specshow()` 函数可视化 `mfccs`，其中 `sr` 参数指定采样率，`x_axis='time'` 表示显示时间轴

需要注意的是，这段代码中的 `librosa.display.specshow()` 函数的参数 `mfccs` 是一个一维数组，而函数期望的参数是一个二维数组。因此，需要将 `mfccs` 转置后再传递给函数。你可以尝试将最后一行修改为如下代码：

librosa.display.specshow(y=mfccs[np.newaxis,:], sr=sr, x_axis='time')

这里使用 `np.newaxis` 将 `mfccs` 数组转换为一个二维数组，并将其作为 `y` 参数传递给 `librosa.display.specshow()` 函数。

mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048) #

这行代码使用librosa库中的mfcc函数进行MFCC特征提取。具体参数解释如下：

- y：音频文件的时间序列。
- sr：音频文件的采样率。
- S：音频文件的短时傅里叶变换（STFT）结果。如果为None，则在函数内部计算。
- n_mfcc：要提取的MFCC系数数量。
- hop_length：帧移量（以样本为单位）。
- n_fft：FFT窗口大小（以样本为单位）。

函数返回一个ndarray对象，表示音频文件的MFCC特征。数组的行数等于n_mfcc参数的值，列数等于音频文件的帧数。