python从语音生成MFCC特征

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python从语音生成MFCC特征
- MFCC特征原理
- 引入必要的库
- 生成MFCC特征

MFCC特征原理

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引入必要的库

import os
import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io.wavfile as wav
from python_speech_features import mfcc

生成MFCC特征

def gen_mfcc(audio_path, mfcc_path, sample_num=32000):spf = wave.open(audio_path, 'r')params = spf.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]print(nframes)strData = spf.readframes(nframes)print("nframs:", nframes)waveData = np.fromstring(strData, dtype=np.int16)spf.close()print(waveData)# tmp = np.array(np.zeros(272000), dtype=np.int16)tmp = np.array(np.zeros(sample_num), dtype=np.int16)print("esefse")for iw in range(len(waveData)):tmp[iw] = waveData[iw]print("filename")basename = audio_path.split('/')[-1].split(".")[0]print("basename", basename)ouname = mfcc_path + basenameprint(ouname)fs, audio = framerate, tmp# 26 featuresinputs = mfcc(audio, numcep=26, nfilt=26 * 2, samplerate=fs, winlen=0.02, winstep=0.01)inputs2 = np.transpose(inputs)print(np.shape(inputs2))print("---inputss--")print(inputs2)# inputs3=inputs2.reshape((224*13))inputs3 = inputs2print("inputs", inputs3)train_inputs = (inputs3 - np.mean(inputs3)) / np.std(inputs3)print(train_inputs)plt.figure(1)plt.imshow(train_inputs)plt.show()np.save(ouname, train_inputs)

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