librosa库中的mfcc.py文件
时间: 2023-03-14 16:17:40 浏览: 47
mfcc.py文件是librosa库中的一个Python模块,它用于从音频信号中提取倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC),这些系数可用于声音识别和语音识别。
相关问题
librosa库的mfcc()函数
`librosa`库的`mfcc()`函数用于计算MFCC(梅尔频率倒谱系数)。其函数原型如下:
```python
librosa.feature.mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=20, dct_type=2, norm='ortho', lifter=0, **kwargs)
```
其中,常用参数的含义如下:
- `y`:音频信号。如果不指定该参数,则需要在后续的处理过程中提供音频数据。
- `sr`:采样率。
- `S`:音频的谱图。如果不指定该参数,则函数内部将根据`y`和`sr`计算谱图。
- `n_mfcc`:MFCC系数的数量。默认为`20`。
- `dct_type`:DCT变换的类型。默认为`2`,即使用正弦变换。
- `norm`:是否对DCT系数进行归一化。默认为`'ortho'`,即进行正交归一化。
- `lifter`:倒谱抬升系数。默认为`0`,即不进行抬升。
- `kwargs`:其他参数。例如,可以通过`n_fft`控制FFT的窗口大小,通过`hop_length`控制帧移等。
函数返回值是一个*n_mfcc*行*n*列的矩阵,表示*n_mfcc*个MFCC系数在*n*个时间帧上的取值。
librosa.feature.mfcc中feature报黄色
如果您使用的是Python的IDE,那么黄色的报警通常只是表示这个参数未被使用过。在`librosa.feature.mfcc`函数中,`feature`参数是可选的,如果您使用默认值则不需要显式地传入该参数。如果您想传入自己的feature参数,可以手动赋值并传入该参数,例如:
```python
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40, hop_length=hop_length, feature=my_feature)
```
请注意,`my_feature`应该是一个NumPy数组或可用于计算MFCC的函数。