java音频特征提取 mfcc

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mob64ca12e20c7d 2024-03-04 03:47:59 ©著作权

文章标签 特征提取音频处理傅立叶变换 文章分类 Java 后端开发

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提取音频特征之MFCC

介绍

在音频处理中，Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，简称MFCC）是一种常用的特征提取方法。MFCC能有效地捕捉音频信号的频谱特征，并且在语音识别、音频分类等领域有着广泛的应用。

MFCC原理

MFCC的提取过程主要包括以下几个步骤：

预加重：对音频信号进行预加重处理，以减少信号中的高频噪声。
分帧：将音频信号分割成多个固定长度的帧。
加窗：对每一帧进行加窗处理，常用的窗函数有汉明窗、汉宁窗等。
傅立叶变换：对加窗后的信号进行快速傅立叶变换（FFT）得到频谱图。
梅尔滤波器组：将频谱图通过一组梅尔滤波器进行滤波，得到梅尔频谱图。
对数：对梅尔频谱图取对数运算。
DCT变换：对取对数后的梅尔频谱图进行离散余弦变换（DCT），得到MFCC系数。

代码示例

下面是一个用Python实现MFCC特征提取的示例代码：

import numpy as np
import librosa
import librosa.display

# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')

# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)

# 显示MFCC特征
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')

MFCC特征示例

下面是一个展示MFCC特征提取过程的旅行图：

journey
    title MFCC特征提取示例
    section 预加重
        Preemphasis
    section 分帧
        Framing
    section 加窗
        Windowing
    section 傅立叶变换
        FFT
    section 梅尔滤波器组
        Mel-filterbank
    section 对数
        Log
    section DCT变换
        DCT