Matlab代码弃用：mfcc特征提取与音频功能提取工具

资源摘要信息:"mfcc特征提取的matlab代码-features_extraction:从wav到h5features格式的音频功能提取工具" 标题中提到的"mfcc特征提取的matlab代码"是指用于提取音频文件中梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)的一种算法实现。MFCC是语音处理领域中非常常见的一种特征提取方法，它能够有效地捕捉到音频信号的频谱特征，并广泛应用于语音识别、说话人识别等任务中。代码包的名称为"features_extraction"，意味着这个软件包的主要功能是从音频文件中提取特征，并将这些特征转换为h5格式的文件。 在描述中，首先提到了软件包已经不再维护，建议用户改用其他工具，这里的"神农"可能是指替代的MFCC特征提取工具，但具体详情并未在文本中给出。接下来，描述介绍了如何在使用Python环境的情况下安装这个软件包。由于此软件包已弃用，安装方法仅供参考。一般来说，安装步骤包括在命令行界面(Command Line Interface, CLI)中使用Python的安装命令进行安装。具体步骤如下： 1. 确保依赖项已安装在系统中。 2. 通过Python的setup.py文件进行构建和安装，使用以下命令： ``` python setup.py build && python setup.py install ``` 如果用户选择使用conda作为包管理工具，那么应该按照以下步骤操作： 1. 从GitHub克隆软件包代码到本地： ``` git clone *** ``` 2. 创建一个新的conda环境，这里以环境名为"feat"为例，并且使用conda安装依赖项： ``` cd features_extraction conda create --name feat --file requirements.txt source activate feat ``` 3. 对于conda无法安装的其他依赖项，比如oct2py，使用pip进行安装： ``` pip install oct2py pip install git+*** ``` 安装过程中的`requirements.txt`文件列出了软件包运行所必需的其他Python包依赖。`pip`是Python的包安装工具，用于安装、卸载和管理Python包。`git+***`表明有一些依赖包需要从git仓库中获取。 标签"系统开源"意味着这个软件包是开放源代码的，用户可以自由地查看、修改和分发源代码，这有助于用户根据自己的需求定制功能或者修复bug。 压缩包子文件的文件名称列表中的"features_extraction-master"表明该软件包的代码托管在GitHub上，"master"通常指的是软件包的主分支，用户可以在这里获取最新版本的代码。通过克隆该仓库到本地，用户可以访问源代码、示例和文档等资源。