如何在Python使用Matplotlib绘制MFCC？

介绍

MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）是语音信号处理中常用的特征参数，其在语音识别、语音合成等方面得到了广泛应用。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib库绘制MFCC图像。在介绍具体操作之前，我们需要了解一下MFCC的基本概念和计算方法。

MFCC是提取语音特征的有效手段之一，它利用Mel尺度和离散余弦变换（DCT）对语音信号进行特征提取。MFCC的计算流程通常分为以下几步：

将语音信号划分为若干帧，每帧通常长度为20~40ms。
对每一帧信号进行预加重（Pre-emphasis），以增强高频部分的能量。
将每一帧信号通过傅里叶变换转换为频域信号，计算出其功率谱。
将功率谱映射到Mel频率尺度上，得到Mel频率谱，其中Mel频率（M）可以通过下式计算得到：
M = 2595 * log10(1 + f / 700)

其中f为频率。
对Mel频率谱进行离散余弦变换（DCT），得到MFCC系数。

在了解了MFCC的计算方法之后，我们可以开始绘制MFCC图像了。

步骤

在这里我们使用Python的librosa库来提取MFCC特征，并使用Matplotlib库来绘制MFCC图像。首先需要使用以下命令安装相关库：

pip install librosa matplotlib

接下来，我们准备一段语音信号，路径为”./test.wav”。以下是获取MFCC系数的代码：

import librosa

#读入语音文件，生成时间序列和采样率
y, sr = librosa.load("./test.wav")

#提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)

#显示MFCC系数
print(mfccs)

代码中，通过librosa库读入语音文件，获取时间序列和采样率。然后使用librosa库的feature.mfcc()函数提取MFCC特征，并设定n_mfcc参数为40，表示提取40个MFCC系数。最后打印出MFCC系数。

接下来，我们使用Matplotlib库绘制MFCC图像。以下是绘制MFCC图像的代码：

import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

#绘制MFCC图像
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')

#设置坐标轴标签
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()

在代码中，我们使用librosa库的display.specshow()函数进行MFCC图像绘制，并设定x_axis参数为’time’，表示横轴为时间。然后，设置坐标轴标签、标题等，并使用Matplotlib库的show()函数显示图像。

结论

上述介绍了在Python中使用Matplotlib库绘制MFCC图像的步骤。通过librosa库提取MFCC特征，使用Matplotlib库绘制MFCC图像，不仅方便快捷，而且显示效果也很好。在语音信号处理方面，MFCC是一个重要的特征参数，其在语音识别、语音合成等领域都有很广泛的应用。希望读者通过本文的介绍，能够更好地了解和应用MFCC特征参数。