标签：转换 存在 ide cell https 应该 参数 asi 倍增
这个库提供了一般的用于ASR（语音识别）的语音特征，他包含了MFCCs（梅尔倒谱系数）和 filterbank energies（滤波器组能量？）。
你需要numpy和scipy来运行这个库，这个项目的代码保存在 https://github.com/jameslyons/python_speech_features
支持的特征：
python_speech_features.mfcc() - 梅尔倒谱系数
python_speech_features.fbank() - 滤波器组能量（？）
python_speech_features.logfbank() - 对数滤波器组能量
python_speech_features.ssc() - 子带频谱质心特征
使用MFCC特征：
from python_speech_features import mfcc
from python_speech_features import logfbank
import scipy.io.wavfile as wav
(rate,sig) = wav.read("file.wav")
mfcc_feat = mfcc(sig,rate)
fbank_feat = logfbank(sig,rate)
print(fbank_feat[1:3,:])
从这里你可以把特征写入一个文件python_speech_features.base.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=<function
计算一个音频信号的MFCC特征
参数：
signal - 需要用来计算特征的音频信号，应该是一个N*1的数组
samplerate - 我们用来工作的信号的采样率
winlen - 分析窗口的长度，按秒计，默认0.025s(25ms)
winstep - 连续窗口之间的步长，按秒计，默认0.01s（10ms）
numcep - 倒频谱返回的数量，默认13
nfilt - 滤波器组的滤波器数量，默认26
nfft - FFT的大小，默认512
lowfreq - 梅尔滤波器的最低边缘，单位赫兹，默认为0
highfreq - 梅尔滤波器的最高边缘，单位赫兹，默认为采样率/2
preemph - 应用预加重过滤器和预加重过滤器的系数，0表示没有过滤器，默认0.97
ceplifter - 将升降器应用于最终的倒谱系数。 0没有升降机。默认值为22。
appendEnergy - 如果是true，则将第0个倒谱系数替换为总帧能量的对数。
winfunc - 分析窗口应用于每个框架。 默认情况下不应用任何窗口。 你可以在这里使用numpy窗口函数 例如：winfunc=numpy.hamming
返回： 一个大小为numcep的numpy数组，包含着特征，每一行都包含一个特征向量。python_speech_features.base.fbank(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, winfunc=<function
从一个音频信号中计算梅尔滤波器能量特征
参数：
signal - 需要用来计算特征的音频信号，应该是一个N*1的数组
samplerate - 我们用来工作的信号的采样率
winlen - 分析窗口的长度，按秒计，默认0.025s(25ms)
winstep - 连续窗口之间的步长，按秒计，默认0.01s（10ms）
nfilt - 滤波器组的滤波器数量，默认26
nfft - FFT的大小，默认512
lowfreq - 梅尔滤波器的最低边缘，单位赫兹，默认为0
highfreq - 梅尔滤波器的最高边缘，单位赫兹，默认为采样率/2
preemph - 应用预加重过滤器和预加重过滤器的系数，0表示没有过滤器，默认0.97
winfunc - 分析窗口应用于每个框架。 默认情况下不应用任何窗口。 你可以在这里使用numpy窗口函数 例如：winfunc=numpy.hamming
返回：2个值。第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量python_speech_features.base.logfbank(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97)
从一个音频信号中计算梅尔滤波器能量特征的对数
参数：
signal - 需要用来计算特征的音频信号，应该是一个N*1的数组
samplerate - 我们用来工作的信号的采样率
winlen - 分析窗口的长度，按秒计，默认0.025s(25ms)
winstep - 连续窗口之间的步长，按秒计，默认0.01s（10ms）
nfilt - 滤波器组的滤波器数量，默认26
nfft - FFT的大小，默认512
lowfreq - 梅尔滤波器的最低边缘，单位赫兹，默认为0
highfreq - 梅尔滤波器的最高边缘，单位赫兹，默认为采样率/2
preemph - 应用预加重过滤器和预加重过滤器的系数，0表示没有过滤器，默认0.97
返回： 一个包含特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量python_speech_features.base.ssc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, winfunc=<function
从一个音频信号中计算子带频谱质心特征
参数：
signal - 需要用来计算特征的音频信号，应该是一个N*1的数组
samplerate - 我们用来工作的信号的采样率
winlen - 分析窗口的长度，按秒计，默认0.025s(25ms)
winstep - 连续窗口之间的步长，按秒计，默认0.01s（10ms）
nfilt - 滤波器组的滤波器数量，默认26
nfft - FFT的大小，默认512
lowfreq - 梅尔滤波器的最低边缘，单位赫兹，默认为0
highfreq - 梅尔滤波器的最高边缘，单位赫兹，默认为采样率/2
preemph - 应用预加重过滤器和预加重过滤器的系数，0表示没有过滤器，默认0.97
winfunc - 分析窗口应用于每个框架。 默认情况下不应用任何窗口。 你可以在这里使用numpy窗口函数 例如：winfunc=numpy.hamming
返回：一个包含特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量python_speech_features.base.hz2mel(hz)把一个赫兹值转换为梅尔值
参数： hz - 一个单位为Hz的值，他也可以是一个numpy数组，转换按元素进行
返回： 一个单位为Mels的值，如果输入时矩阵，那么返回的也是对应大小的矩阵python_speech_features.base.mel2hz(mel)
把一个梅尔值转化为赫兹
参数：
mel - 一个单位为Mels的值，他也可以是一个numpy数组，转换按元素进行
返回： 一个单位为Herz的值，如果输入时矩阵，那么返回的也是对应大小的矩阵python_speech_features.base.get_filterbanks(nfilt=20, nfft=512, samplerate=16000, lowfreq=0, highfreq=None)
计算一个梅尔滤波器组。过滤器存储在行中，列对应于FFT箱。过滤器以大小为nfilt *（nfft/2＋1）的数组返回。
参数：
nfilt - 滤波器组的滤波器数量，默认20
nfft - FFT的大小，默认512
samplerate - 我们用来工作的信号的采样率
lowfreq - 梅尔滤波器的最低边缘，单位赫兹，默认为0
highfreq - 梅尔滤波器的最高边缘，单位赫兹，默认为采样率/2
返回： 一个包含有滤波器的大小为nfilt *（nfft/2＋1）的数组，每一行都有一个过滤器。python_speech_features.base.lifter(cepstra, L=22)
将倒谱提升器应用于倒频谱的矩阵。这具有增加高频DCT系数的幅度的效果。
参数：
cepstra -- 梅尔倒谱矩阵，大小为numframes*numcep
L - 提升器的系数，默认22，L<=0禁用
python_speech_features.base.delta(feat, N)
从特征向量序列计算delta特征。
参数：
feat - 一个大小为特征数量的numpy数组，每一行都有一个特征向量
N - 对于每一帧，计算delta特征根据前后N帧
返回：一个大小为特征数量的numpy数组，包含有delta特征，每一行都有一个delta向量sigproc模块提供的函数
python_speech_features.sigproc.framesig(sig, frame_len, frame_step, winfunc=<function
将信号框成重叠帧。
参数：
sig - 音频信号帧
frame_len - 样品中每一帧的长度
frame_step - 下一帧开始后前一帧开始后的样本数。
winfunc - 分析窗口应用于每个框架。 默认情况下不应用任何窗口。
stride_trick - 使用步长技巧快速计算滚动窗口和窗口倍增
返回：一个帧的数组，大小是frame_lenpython_speech_features.sigproc.deframesig(frames, siglen, frame_len, frame_step, winfunc=<function
使用重叠添加过程撤消了frameig操作。
参数：
frames - frames的数组
siglen - 所需信号的长度，如果未知，则使用0。输出将被截断到siglen样本。
frame_len - 样品中每一帧的长度
frame_step - 下一帧开始后前一帧开始后的样本数。
winfunc - 分析窗口应用于每个框架。 默认情况下不应用任何窗口。
返回： 一个1维信号python_speech_features.sigproc.magspec(frames, NFFT)
计算帧中每个帧的幅度谱。如果帧是NxD矩阵，输出将是Nx（NFFT/2＋1）。
参数：
frames - frames的数组，每一行就是一帧
NFFT - 使用的FFT长度。如果NFFT>帧长度，帧就是零填充的。
返回：如果帧是ND矩阵，输出将是N(nfft/2+1)。每一行都是相应帧的幅度谱。 python_speech_features.sigproc.powspec(frames, NFFT)
计算帧中每个帧的功率谱。如果帧是NXD矩阵，输出将是NX（NFFT/2＋1）。
参数：
frames - frames的数组，每一行就是一帧
NFFT - 使用的FFT长度。如果NFFT>帧长度，帧就是零填充的。
返回：如果帧是ND矩阵，输出将是N(nfft/2+1)。每一行都是相应帧的功率谱。python_speech_features.sigproc.logpowspec(frames, NFFT, norm=1)
计算帧中每个帧的对数功率谱。如果帧是NXD矩阵，输出将是NX（NFFT/2＋1）。
参数：
frames - frames的数组，每一行就是一帧
NFFT - 使用的FFT长度。如果NFFT>帧长度，帧就是零填充的。
norm - 如果范数＝1，则对数功率谱被归一化，使得最大值（跨越所有帧）为0。
返回：如果帧是ND矩阵，输出将是N(nfft/2+1)。每一行都是相应帧的对数功率谱。python_speech_features.sigproc.preemphasis(signal, coeff=0.95)
对输入信号进行预加重。
参数：
signal - 过滤器的信号
coeff - 预加重系数，0为无，默认0.95
返回：滤波后的信号标签：转换 存在 ide cell https 应该 参数 asi 倍增
原文地址：https://www.cnblogs.com/zhuimengzhe/p/10223510.html
