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 = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=22050, n_mfcc=13)这句代码提取了MFCC的什么特征

这行代码使用了Librosa库提取了音频信号y的MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征。MFCC是一种在语音和音频信号分析中常用的特征，它是根据梅尔刻度对信号的频谱进行离散余弦变换（DCT）得到的，其系数表示了信号的不同音高和音色特征。在这个例子中，提取了13个MFCC系数，n_mfcc参数指定了MFCC系数的数量。

#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。