Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
import numpy as np
from python_speech_features import mfcc
from python_speech_features import delta
# 假设音频信号已经加载到变量 `signal` 中，采样率为 `rate`
signal = np.random.random(10000) # 示例数据：随机数据代表音频信号
rate = 16000 # 示例数据：假设的采样率为 16000 Hz
# 计算 MFCC 特征
mfcc_features = mfcc(signal, rate)
# 计算 MFCC 特征的一阶差分
delta_features = delta(mfcc_features, 2)
# 输出结果
print("MFCC 特征形状:", mfcc_features.shape)
print("一阶差分 MFCC 特征形状:", delta_features.shape)这段代码首先导入了必要的库，然后创建了一个示例音频信号和采样率，接着使用 mfcc 函数从音频信号中提取 MFCC 特征，并使用 delta 函数计算 MFCC 特征的一阶差分。最后，打印出提取到的特征的形状。这个过程是语音识别中特征提取的典型步骤。
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