python获取声音波形的关键特征

本文介绍了如何使用Python进行声音波形的关键特征提取,包括时域分析和频域分析,并提供了示例代码。

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python获取声音波形的关键特征

一、声音波形如下

在这里插入图片描述

二、特征提取

导入音频处理库:

pip install librosa
pip install numpy 
pip install matplotlib
pip install pandas
1、时域分析
峭度因子:表示波形平缓程度,用于描述变量的分布。
正态分布的峭度等于3,均匀分布的峭度为1.6,峭度小于3时分布的曲线会较“平”,大于3时分布的曲线较“陡”。
峭度越大,说明该数据系列中的极端值越多。
在机械故障诊断中,峭度与轴承转速、尺寸、载荷等无关,对冲击信号敏感,适用于早期表面损伤类故障的诊断。

峰值因子:信号峰值与有效值(RMS)的比值,代表的是峰值在波形中的极端程度。
脉冲因子:信号峰值与整流平均值(绝对值的平均值)的比值。
脉冲因子和峰值因子的区别在分母上,由于对于同一组数据整流平均值小于有效值,所以脉冲因子大于峰值因子。

波形因子:波性因子是有效值(RMS)与整流平均值的比值。
在电子领域其物理含义可以理解为直流电流相对于等功率的交流电流的比值,其值大于等于1。
波形因子=脉冲因子/峰值因子。

裕度因子:信号峰值与方根幅值的比值。
与峰值因子类似,方根幅值
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