python mel

  1. 直接调用librosa做mel谱的变换
signal = soundfile.read(wav_dir, fs)
melspec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=22050,
                                    n_fft=2048, 
                                    hop_length=512, #是skip的长度,不是重叠的长度
                                    n_mels = 64)   # mel得到的fbank的长度
logspec = librosa.logamplitude(melspec)#计算log mel 

得到的melspec的维度是(n_mel, wav_length)
做一个矩阵转制 melspec.T
fbank经过DCT变换得到的是mfcc

ref: 有比较完整的前端处理方法https://github.com/ZhihaoDU/speech_feature_extractor/blob/master/feature_extractor.py

在语音识别领域,Mel对角元素比率(Mel-Diagonal Element Ratio, Mel-DER)是一种用于评估语音特征提取质量的指标。它衡量的是在Mel频谱图中,对角线元素相对于其他元素的能量占比。这一指标可以用于分析语音信号中时间-频率结构的对齐程度,尤其在语音增强、语音活动检测(VAD)或语音识别的前端处理中具有应用价值。 Mel频谱图通常是由线性频谱图经过Mel滤波器组变换得到的,而Mel-DER的计算则是基于这些Mel频谱图中的能量分布。具体而言,Mel-DER的定义如下: 给定一个Mel频谱图 $ M \in \mathbb{R}^{F \times T} $,其中 $ F $ 是Mel频率通道数,$ T $ 是时间帧数,Mel-DER定义为: $$ \text{Mel-DER} = \frac{\sum_{t=1}^{T} M_{t,t}}{\sum_{f=1}^{F} \sum_{t=1}^{T} M_{f,t}} $$ 其中 $ M_{t,t} $ 是频谱图中对角线上的元素,表示在时间帧 $ t $ 与频率通道 $ t $ 对应的能量值。 在Python中,可以通过以下步骤实现Mel-DER的计算: 1. 提取语音信号的Mel频谱图; 2. 计算对角线元素的总和; 3. 计算整个频谱图的能量总和; 4. 求比值得到Mel-DER。 ### Python代码示例 ```python import librosa import numpy as np def compute_mel_der(audio_path, sr=16000, n_fft=512, hop_length=256, n_mels=40): # 加载音频文件 y, sr = librosa.load(audio_path, sr=sr) # 提取Mel频谱 S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels) S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max) # 计算对角线元素之和 min_dim = min(S.shape) diag_sum = sum(S[i, i] for i in range(min_dim)) # 计算整个矩阵的总和 total_sum = np.sum(S) # 计算Mel-DER mel_der = diag_sum / total_sum if total_sum != 0 else 0 return mel_der # 示例调用 audio_file = "example.wav" # 替换为你的音频文件路径 mel_der_value = compute_mel_der(audio_file) print(f"Mel-DER: {mel_der_value:.4f}") ``` ### 说明 - 该示例使用了 `librosa` 库进行Mel频谱图的提取。 - Mel频谱图的对角线元素反映了时间与频率在语音信号中的对齐程度。 - Mel-DER值越高,说明语音信号在时间与频率上越对齐,通常表示语音质量较好或干扰较少。 ### 注意事项 - 如果Mel频谱图的行数和列数不一致,对角线仅计算到较小维度为止。 - 在某些语音处理任务中,可以结合语音活动检测(VAD)来仅在语音活动区域内计算Mel-DER,以提高准确性。
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