Python提取頻域特征知識點淺析
在多數(shù)的現(xiàn)代語音識別系統(tǒng)中，人們都會用到頻域特征。梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）,首先計算信號的功率譜，然后用濾波器和離散余弦變換的變換來提取特征。本文重點介紹如何提取MFCC特征。
首先創(chuàng)建有一個Python文件，并導(dǎo)入庫文件： from scipy.io import wavfile from python_speech_features import mfcc, logfbank import matplotlib.pylab as plt1、首先創(chuàng)建有一個Python文件，并導(dǎo)入庫文件： from scipy.io import wavfile from python_speech_features import mfcc, logfbank import matplotlib.pylab as plt
讀取音頻文件：
samplimg_freq, audio = wavfile.read("data/input_freq.wav")
提取MFCC特征和過濾器特征：
mfcc_features = mfcc(audio, samplimg_freq)
filterbank_features = logfbank(audio, samplimg_freq)
打印參數(shù)，查看可生成多少個窗體：
print('\nMFCC:\nNumber of windows =', mfcc_features.shape[0])
print('Length of each feature =', mfcc_features.shape[1])
print('\nFilter bank:\nNumber of windows=', filterbank_features.shape [0])
print('Length of each feature =', filterbank_features.shape[1])
將MFCC特征可視化。轉(zhuǎn)換矩陣，使得時域是水平的：
mfcc_features = mfcc_features.T
plt.matshow(mfcc_features)
plt.title('MFCC')
將濾波器組特征可視化。轉(zhuǎn)化矩陣，使得時域是水平的：
filterbank_features = filterbank_features.T
plt.matshow(filterbank_features)
plt.title('Filter bank')
plt.show()
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