python 暗弱目标提取(Python提取频域特征知识点浅析)
类别:脚本大全 浏览量:1287
时间:2022-01-16 00:27:41 python 暗弱目标提取
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() |
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