计算MFCC特征每个维度的自相关系数的视线代码
时间: 2024-05-13 09:18:12 浏览: 17
以下是计算MFCC特征每个维度的自相关系数的Python代码:
```python
import numpy as np
import librosa
# Load audio data
y, sr = librosa.load('audio.wav')
# Compute MFCC feature matrix
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
# Compute autocorrelation of each MFCC dimension
autocorr = np.zeros_like(mfcc)
for i in range(mfcc.shape[0]):
autocorr[i, :] = librosa.autocorrelate(mfcc[i, :])
# Normalize autocorrelation
autocorr /= np.max(np.abs(autocorr), axis=1).reshape(-1, 1)
# Plot autocorrelation
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.imshow(autocorr, origin='lower', aspect='auto', cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Frame')
plt.ylabel('MFCC dimension')
plt.title('MFCC autocorrelation')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在上面的代码中,使用`librosa`库加载音频数据,然后计算MFCC特征矩阵。接下来,对每个MFCC维度计算自相关系数,并将其归一化。最后,使用`matplotlib`库绘制自相关矩阵。