【问题标题】:Compute MFCC using Librosa使用 Librosa 计算 MFCC
【发布时间】:2017-06-10 12:03:46
【问题描述】:

我正在尝试使用 librosa 库来计算我的时间序列的 MFCC。时间序列直接来自以 50 Hz 采样率从设备收集的数据。

有人可以帮助澄清我可以为 n_fft、hop_length、win_length 和 window 使用哪些值吗?以及它们的含义?

提前致谢

【问题讨论】:

  • MFCC 通常用于语音数据,这些数据将以更高的频率(16/32/44.1 khz)进行采样

标签: python-3.x librosa


【解决方案1】:

MFCC 基于短时傅里叶变换 (STFT),n_ffthop_lengthwin_lengthwindow 是 STFT 的参数。

STFT 将较长时间的信号分成等长的较短片段,然后在每个较短片段上分别计算傅里叶变换。傅里叶变换将信号从时域变换到频域。下图展示了计算 STFT 的步骤。

n_fft 是傅里叶变换的 bin 数。它的值取决于信号的类型和采样率,通常是 2 的幂。在你的情况下,很难说什么是合适的值,因为我不知道信号是什么。 hop_length 是两个连续段的重叠,通常选择为 n_fft 的 1/2 或 1/4。我们通常在段上应用一个窗口。如果您不熟悉信号处理,可以将此值保留为默认值。

【讨论】:

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