您的位置：首页 > 脚本大全 > > 正文

python 暗弱目标提取（Python提取频域特征知识点浅析）

更多 时间：2022-01-16 00:27:41 类别：脚本大全 浏览量：1287

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")

python 暗弱目标提取（Python提取频域特征知识点浅析）

提取mfcc特征和过滤器特征：

     mfcc_features = mfcc(audio, samplimg_freq)

     filterbank_features = logfbank(audio, samplimg_freq)

python 暗弱目标提取（Python提取频域特征知识点浅析）

python 暗弱目标提取（Python提取频域特征知识点浅析）

打印参数，查看可生成多少个窗体：

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
    		•
  • 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])
    		•

    python 暗弱目标提取（Python提取频域特征知识点浅析）

    将mfcc特征可视化。转换矩阵，使得时域是水平的：

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
    		•
  • mfcc_features = mfcc_features.t
  •  
  • plt.matshow(mfcc_features)
  •  
  • plt.title('mfcc')
    		•

    python 暗弱目标提取（Python提取频域特征知识点浅析）

    将滤波器组特征可视化。转化矩阵，使得时域是水平的：

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
    		•
  • filterbank_features = filterbank_features.t
  •  
  • plt.matshow(filterbank_features)
  •  
  • plt.title('filter bank')
  •  
  •  
  •  
  • plt.show()
    		•

    python 暗弱目标提取（Python提取频域特征知识点浅析）

    标签：Python 频域特征
  • 上一篇：查看docker容器进程运行状态命令（docker容器内要启动两个进程时Dockerfile的实现代码）
  • 下一篇：宝塔waf防火墙怎么关闭（宝塔面板防火墙添加百度云加速IP段白名单）
    • 您可能感兴趣
    首页 编程学习 Web前端 数据库 软件设计
    开心学习 ©2013-2021 保留所有权利