对Python使用mfcc的两种方式详解

Petunia ·
更新时间:2024-11-13
· 653 次阅读

1、Librosa

import librosa filepath = "/Users/birenjianmo/Desktop/learn/librosa/mp3/in.wav" y,sr = librosa.load(filepath) mfcc = librosa.feature.mfcc( y,sr,n_mfcc=13 )

返回结构为(13,None)的np.Array,None表示任意数量

2、python_speech_features

from python_speech_features import mfcc as pmfcc filepath = "/Users/birenjianmo/Desktop/learn/librosa/mp3/in.wav" (rate,sig) = wav.read(filepath) amfcc = pmfcc( sig, rate ).T

返回结构为(None,13)的np.Array,通过 .T 可转为(13,None)

3、这两种方式的mfcc还是有明显的区别的,上面两个子图是从(1)Librosa得到的 mfcc[0] 和 mfcc[1],下面的是(2)python_speech_features得到的 amfcc[0] 和 amfcc[1]

Python使用mfcc

以上这篇对Python使用mfcc的两种方式详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。

您可能感兴趣的文章:梅尔频率倒谱系数(mfcc)及Python实现梅尔倒谱系数(MFCC)实现



mfcc Python

需要 登录 后方可回复, 如果你还没有账号请 注册新账号