我正在尝试使用librosa.feature计算MFCC系数,但是当我使用specshow对其进行绘制时,specshow图上的时间与音频文件中的实际时间不符
我尝试了librosa docs https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.feature.mfcc.html中的代码 在这里创建具有预先计算的对数功率梅尔频谱图的MFCC
WINDOW_HOP = 0.01 # [sec]
WINDOW_SIZE = 0.025 # [sec]
y, fs = librosa.load('audio_dataset/0f39OWEqJ24.wav', sr=None) # fs is 22000
# according to WINDOW_SIZE and fs, win_length is 550, and hop_length is 220
mel_specgram = librosa.feature.melspectrogram(y[:550], sr=fs, n_mels=20, hop_length=int(WINDOW_HOP * fs), win_length=int(WINDOW_SIZE * fs))
mfcc_s = librosa.feature.mfcc(S=librosa.power_to_db(mel_specgram), n_mfcc=12)
librosa.display.specshow(mfcc_s, x_axis='s')
答案 0 :(得分:1)
使用specshow
或librosa.feature.mfcc
时应指定采样率。否则,假设为22050 Hz
。另外,告诉librosa,您使用了哪一跳长度:
[...]
hop_length = int(WINDOW_HOP * fs)
mel_specgram = librosa.feature.melspectrogram(y[:550], sr=fs,
n_mels=20, hop_length=hop_length,
win_length=int(WINDOW_SIZE * fs))
mfcc_s = librosa.feature.mfcc(S=librosa.power_to_db(mel_specgram), n_mfcc=12, sr=fs)
librosa.display.specshow(mfcc_s, x_axis='s', sr=fs, hop_length=hop_length)
这些细节对于正确可视化是必不可少的,而mfcc_s
中包含的不是。