Python_speech_features库中mfcc()函数的详细介绍

Python_speech_features库是一个基于Python的语音特征提取库，其中定义了一系列函数用于从语音信号中提取特征，例如Mel频率倒谱系数（MFCC）、滤波器组系数（Filter Bank Coefficients）、线性预测倒谱系数（LPC）等。其中最常用并且也是最重要的函数是mfcc()。

mfcc()函数用于计算语音信号的Mel频率倒谱系数（MFCC），即将一段语音信号转化为一组代表其频率特性的系数。它的输入参数有两个：一是语音信号，二是采样频率。输出则是一个矩阵，其中每一行代表一帧语音信号的MFCC系数。

下面是使用mfcc()函数进行语音特征提取的一个例子：

import numpy as np
from scipy.io import wavfile
from python_speech_features import mfcc

# 读取WAV文件
sampling_rate, audio = wavfile.read('speech.wav')

# 提取MFCC特征
mfcc_features = mfcc(audio, sampling_rate)

# 打印提取的MFCC特征
for feature in mfcc_features:
    print(feature)

在上面的例子中，我们首先使用wavfile.read()函数读取了一个WAV格式的语音文件，并将采样频率和语音信号分别保存在sampling_rate和audio变量中。

然后，我们调用mfcc()函数，输入参数为语音信号和采样频率，将返回的MFCC特征保存在mfcc_features变量中。

最后，我们使用循环遍历打印每一帧语音信号的MFCC系数。

mfcc_res = mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, ceplifter=22, appendEnergy=True, winfunc=lambda x:np.ones((x,)))