python提取MFCC

在Python中提取MFCC（Mel频率倒谱系数）可以使用一些库和函数来实现。一种常用的方法是使用Librosa库。以下是一个示例代码，展示了如何使用Librosa库来提取MFCC：

import librosa

# 读取音频文件
audio_file = 'audio.wav'
signal, sr = librosa.load(audio_file)

# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=12)

# 可视化MFCC特征
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('MFCC')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用`librosa.load`函数读取音频文件，并将其存储在`signal`变量中。然后，我们使用`librosa.feature.mfcc`函数提取MFCC特征，其中`sr`参数是采样率，`n_mfcc`参数是要提取的MFCC系数的数量。最后，我们使用`librosa.display.specshow`函数将MFCC特征可视化出来。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行调整和修改。同时，你也可以使用其他的音频处理库和函数来提取MFCC特征，如Python的音频处理库`pyaudio`和`scipy`等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MFCC特征参数提取（一）（基于MATLAB和Python实现）](https://blog.csdn.net/qq_39516859/article/details/80505981)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python提取语音信号MFCC](https://blog.csdn.net/YAOHAIPI/article/details/103548674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]