实验目的及实验内容
（本次实验所涉及并要求掌握的知识；实验内容；必要的原理分析）
实验目的：
使用 python 进行音频处理
实验内容：
学习音频相关知识点，掌握 MFCC 特征提取步骤，使用给定的 chew.wav 音频文件进行特征提取。音频文件在实验群里下载。
部署 KALDI，简要叙述部署步骤运行 yes/no 项目实例，简要解析发音词典内容，画出初步的 WFST 图（按 PPT 里图的形式）。
调整并运行 TIMIT 项目，将命令行输出的过程与 run.sh 各部分进行对应，叙述顶层脚本run.sh 的各部分功能（不需要解析各训练过程的详细原理）。
原理分析：
对 chew.wav 进行特征提取声音信号本是一维时域信号（声音信号随时间变化），我们可以通过傅里叶变换将其转换到频域上,但这样又失去了时域信息，无法看出频率分布随时间的变化。短时傅里叶（STFT）就是为了解决这个问题而发明的常用手段。
所谓的短时傅里叶变换，即把一段长信号分帧、加窗，再对每一帧做快速傅里叶变换（FFT），最后把每一帧的结果沿另一个维度堆叠起来，得到类似于一幅图的二维信号形式。
语音信号是不稳定的时变信号，但为了便于处理，我们假设在一个很短的时间内，如-40ms 内为一个稳定的系统，也就是 1 帧。但是我们不能简单平均分割语音，相邻的帧之间需要有一定的重合。我们通常以 25ms 为 1 帧，帧移为 10ms，因此 1 秒的信号会有 10 帧。
我们可以使用离散傅里叶变换(DFT)把每一帧信号变换到时域，公式是：
其中 s(n)表示时域信号；si(n)是第 i 帧的数据，其中 n 的范围是 1-400；当我们介绍 DFT的时候，Si(k)表示的是第 i 帧的第 k 个复系数。h(n)是一个 N 点的窗函数(比如 Hamming 窗)，K是 DFT 的长度。有了 Si(k)我们就可以估计功率谱，Pi(k)是第 i 帧的功率谱：
这样，我们就得到了周期图的功率谱估计，即声谱图。它的横坐标是帧下标，纵坐标是不同频率。声谱图往往是很大的一张图，且依旧包含了大量无用的信息，所以我们需要通过梅尔标度滤波器组（mel-scale filter banks）将其变为梅尔频谱。
