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Python提取频域特征知识点浅析

投稿:laozhang

在本文里我们给大家分享了关于Python提取频域特征的相关知识点以及基础内容,需要的朋友们跟着学习下。

在多数的现代语音识别系统中,人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数(MFCC),首先计算信号的功率谱,然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。本文重点介绍如何提取MFCC特征。

首先创建有一个Python文件,并导入库文件:     from scipy.io import wavfile     from python_speech_features import mfcc, logfbank     import matplotlib.pylab as plt1、首先创建有一个Python文件,并导入库文件:     from scipy.io import wavfile     from python_speech_features import mfcc, logfbank     import matplotlib.pylab as plt

读取音频文件:

samplimg_freq, audio = wavfile.read("data/input_freq.wav")

提取MFCC特征和过滤器特征:

     mfcc_features = mfcc(audio, samplimg_freq)

     filterbank_features = logfbank(audio, samplimg_freq)

打印参数,查看可生成多少个窗体:

   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])

将MFCC特征可视化。转换矩阵,使得时域是水平的:

   mfcc_features = mfcc_features.T

   plt.matshow(mfcc_features)

   plt.title('MFCC')

将滤波器组特征可视化。转化矩阵,使得时域是水平的:

   filterbank_features = filterbank_features.T

   plt.matshow(filterbank_features)

   plt.title('Filter bank')

   

   plt.show()

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