log-mel energies

Log-mel energies are a type of feature extraction commonly used in audio signal processing and machine learning. They are created by first dividing an audio signal into small segments, and then calculating the power spectrum of each segment using a Fourier transform. The power spectrum is then converted to mel-scale frequencies, which are used to create a mel-spectrogram. Finally, the logarithm of the mel-spectrogram values are taken, resulting in the log-mel energies. These features are often used as inputs for machine learning algorithms that classify or analyze audio signals.

相关问题

用python画出Log-Mel 频谱图

要画出Log-Mel频谱图，需要进行以下步骤：

1. 读入音频文件，并将其转换为时间序列信号。

2. 将信号分帧，并进行加窗（通常使用汉明窗）。

3. 对每一帧进行快速傅里叶变换（FFT）。

4. 将FFT结果转换为功率谱，并将其映射到Mel频率尺度上。

5. 取对数并进行DCT变换，得到Log-Mel频谱系数（MFCC）。

6. 画出Log-Mel频谱图。

下面是一个简单的Python代码示例，用于绘制Log-Mel频谱图：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读入音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')

# 分帧并进行加窗
n_fft = 2048
hop_length = 512
win_length = 2048
S = np.abs(librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, win_length=win_length, window='hamming'))

# 映射到Mel频率尺度
n_mels = 128
mel_f = librosa.filters.mel(sr=sr, n_fft=n_fft, n_mels=n_mels)
melspec = np.dot(mel_f, S)

# 取对数并进行DCT变换
logmelspec = librosa.power_to_db(melspec)
mfcc = librosa.feature.mfcc(S=logmelspec, n_mfcc=20)

# 绘制Log-Mel频谱图
librosa.display.specshow(mfcc, x_axis='time', cmap='cool')
plt.colorbar()
plt.title('Log-Mel Frequency Spectrogram')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('MFCC Coefficients')
plt.show()

这段代码读入名为“audio.wav”的音频文件，计算其Log-Mel频谱系数，并绘制出Log-Mel频谱图。你可以根据自己的需求修改参数，例如Mel频带数量、MFCC系数数量等。

介绍一下Log-Mel频谱图以及提取过程

Log-Mel 频谱图是一种音频特征提取方法，常用于语音识别、声纹识别等任务。

其主要流程如下：

1. 预处理：将原始的音频信号进行重采样、分帧等预处理。

2. 傅里叶变换：对每一帧的音频信号进行快速傅里叶变换（FFT），得到其频域信息。

3. Mel 滤波器组：使用 Mel 滤波器组对频域信息进行加权，得到每个 Mel 频率段的能量。

4. 对数变换：将每个 Mel 频率段的能量取对数，得到 Log-Mel 频谱图。

5. 归一化：对 Log-Mel 频谱图进行归一化处理，以便进一步的特征提取和分析。

Log-Mel 频谱图可以更好地描述音频的频率分布特征，具有更高的语音识别准确率。