使用Python进行声音信号处理 学习笔记

之前没有用python处理数据的经验，从零开始学习。感觉python和c最不同的一点是intent
一般处理声音都是要先提取特征值。
毕竟时域看不出来什么区别，所以采用的是频域的方法。
参考了好多论文，用MFCC作为特征值的方法比较多，于是准备试试。
在python这边主要用的librosa库和python_speech_features包，这里选用的是librosa的方法
开始真是各种错误频出。。。

1. 分割完声音数据后用librosa.load居然说是imcomplete wav chunk
   然后百度了一下，首先先试试能不能用播放器打开这些wav文件，然后发现能打开了后，看来要找找其他问题了。最后下载了一个ffmpeg编码器，按照另一篇文章里提到的，把一个文件改了读取音频的路径，问题解决
2. librosa.feature.mfcc 提取出来了mfcc系数，但是不知道该怎么将数据保存下来，于是，又迷茫了。。
   查了一下可以用np.save的方法，用numpy数组来保存。
   为了显示确实提取了，我用了np.load（）`import librosa

import librosa.display
import numpy as np

Load a wav file

y, sr = librosa.load(‘your filepath.wav’, sr=None)

extract mel spectrogram feature

wav_feature = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr,n_mfcc=20)
np.save(‘chosen filepath.npy’,wav_feature)
a=np.load(‘上面设置的文件名.npy’)
print(a)`