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Python提取频域特征知识点浅析

时间:2021-06-04 00:24     来源/作者:脚本之家

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")

Python提取频域特征知识点浅析

提取mfcc特征和过滤器特征:

     mfcc_features = mfcc(audio, samplimg_freq)

     filterbank_features = logfbank(audio, samplimg_freq)

Python提取频域特征知识点浅析

Python提取频域特征知识点浅析

打印参数,查看可生成多少个窗体:

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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])

 

Python提取频域特征知识点浅析

将mfcc特征可视化。转换矩阵,使得时域是水平的:

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mfcc_features = mfcc_features.t
 
plt.matshow(mfcc_features)
 
plt.title('mfcc')

 

Python提取频域特征知识点浅析

将滤波器组特征可视化。转化矩阵,使得时域是水平的:

?
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filterbank_features = filterbank_features.t
 
plt.matshow(filterbank_features)
 
plt.title('filter bank')
 
 
 
plt.show()

 

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