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。