librosa能量_librosa中mfcc函数的一点小问题

(图摄于阿姆斯特丹梵高博物馆)

在重读《解析深度学习：语音识别实践》中，发现有段文字跟我预想的并不太一样：

在我的印象中，mfcc的维度应该和梅尔滤波器组数是一样的：stft-&amp;amp;gt;mel

这个图(FBank与MFCC - sun___shy的博客 - CSDN博客)就能够说清楚，然后再过log(||)和DCT就是MFCC了。

def mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=20, dct_type=2, norm='ortho', **kwargs):

if S is None:

S = power_to_db(melspectrogram(y=y, sr=sr, **kwargs))

return scipy.fftpack.dct(S, axis=0, type=dct_type, norm=norm)[:n_mfcc]

和它调用的子函数

def melspectrogram(y=None, sr=22050, S=None, n_fft=2048, hop_length=512,

power=2.0, **kwargs):

S, n_fft = _spectrogram(y=y, S=S, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length,

power=power)

# Build a Mel filter

mel_basis = filters.mel(sr, n_fft, **kwargs)

return np.dot(mel_basis, S)

可以发现，在一般的处理中，如上图的，在stft->mel这一步中，就完成了降维，但是libroas在最后才完成降维，在log(||)和DCT中有很大一部分计算资源是浪费了。

贴一张测试图

关键是看了下Matalab file exchange上一个别人写的MFCC的函数，人家的就是先降维的。。。mfcc - File Exchange - MATLAB Centralww2.mathworks.cn

。

但是我还是不知道为啥13维度的MFCCC是24维的滤波器产生的。。。。。

(已经搞懂，贴一下楼下 @王赟 Maigo 的热门评论)

舍弃下标较高的几维，是在 DCT 之后才做的，所以跟只用 13 个滤波器不一样。它相当于是对「24 个滤波器内的对数能量」这个信号做了个低通滤波。舍弃下标较高的几维，是在 DCT 之后才做的，所以跟只用 13 个滤波器不一样。它相当于是对「24 个滤波器内的对数能量」这个信号做了个低通滤波。

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