Python提取频域特征知识点浅析

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()