对python中Librosa的mfcc步骤详解_librosa.feture.mfcc函数 - CSDN文库

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对对python中中Librosa的的mfcc步骤详解步骤详解

1.对语音数据归一化对语音数据归一化

如16000hz的数据，会将每个点/32768

2.计算窗函数：（计算窗函数：（*注意注意librosa中不进行预处理）中不进行预处理）

3.进行数据扩展填充，他进行的是镜像填充（进行数据扩展填充，他进行的是镜像填充（”reflect”)

如原数据为 12345 -》填充为4的，左右各填充4 即：5432123454321 即：5432-12345-4321

4.分帧分帧

5.加窗：对每一帧进行加窗，加窗：对每一帧进行加窗，

6.进行进行fft傅里叶变换傅里叶变换

librosa中fft计算，可以使用.net中的System.Numerics

MathNet.Numerics.IntegralTransforms.Fourier.Forward(FFT_frame, FourierOptions.Matlab) 计算，结果相同

7.mel计算（每一帧取计算（每一帧取20个特征点）个特征点）

Imports System.Numerics

Imports MathNet.Numerics

Imports MathNet.Numerics.IntegralTransforms

Module mfcc_module

Public Class Librosa

End Class

Dim pi As Double = 3.1415926535897931

Public Function spectrum(fft_data(,) As Complex) As Double(,)

Dim new_data(fft_data.GetLength(0) - 1, fft_data.GetLength(1) - 1) As Double

For n = 0 To fft_data.GetLength(0) - 1

' Debug.Print("////////////////////////spectrum//////////////////")

' Debug.Print("////////////////////////spectrum//////////////////")

For i = 0 To fft_data.GetLength(1) - 1

new_data(n, i) = fft_data(n, i).MagnitudeSquared

' Debug.Write(new_data(n, i) & " ")

Next

Next

Return new_data

End Function

Public Function FFT(data As Double(,)) As Complex(,)

Dim result(data.GetLength(0) - 1, 1024) As Complex

'2049 加了一个数组类型 0 开始

Dim FFT_frame As Complex() = New Complex(data.GetLength(1) - 1) {}

For n = 0 To data.GetLength(0) - 1

For i As Integer = 0 To data.GetLength(1) - 1

FFT_frame(i) = data(n, i)

Next

MathNet.Numerics.IntegralTransforms.Fourier.Forward(FFT_frame, FourierOptions.Matlab)

For k = 0 To 1024

result(n, k) = FFT_frame(k)

Next

'Debug.Print("fft **************")

'For Each mem In FFT_frame

' Debug.Print(mem.ToString & " ")

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