我最近开始学习信号处理，目的是对信号进行一些机器学习。我想用Mel频率倒谱系数提取特征（参见维基百科页面，stackoverflow赢了，让我发布超过2个链接），然后使用贝叶斯分类器。
我找到了以下librairy，它似乎做了我想要的确切事情（http://python-speech-features.readthedocs.org/en/latest/）。它甚至还带有关于MFCC（http://www.practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coefficients-mfccs/）的非常好的教程。
现在，让我们开展业务。根据我的理解，我应该为每个信号得到一个系数的1d向量。 python-speech-features中的函数mfcc返回一个形状矩阵（倒数的帧数X）。还有logfbank函数返回一个形状矩阵（滤波器组的帧数X）。
现在我有点迷失在如何从信号和函数mfcc和logfbank获取我应该训练我的模型的特征向量。
非常感谢任何帮助。谢谢。