要命的librosa提取mfcc

最新推荐文章于 2023-09-13 12:23:18 发布
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分类专栏： 科研 文章标签： librosa
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43748219/article/details/90674129
博主在本地pycharm运行librosa.feature.mfcc正常，但在Ubuntu系统的python2中出现问题，百度和Google均未找到相似问题。在python3环境下可正常使用。最终通过卸载并重新安装librosa，成功解决python2中的问题。

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在本地pycharm运行librosa.feature.mfcc好好的，结果在Ubuntu系统里的python2就出现以下问题了。百度+Google都没有出现过相似的问题。
一直告诉我numpy的数组维度不一致
然后在python3的环境下测试，librosa.feature.mfcc照常使用。好的，我现在决定暴力解决。
首先，python2 -m pip uninstall librosa
然后，python2 -m pip install librosa
经历了漫长的等待自动安装，成功解决。现在可以执行该命令了。

语音识别的第一步：MFCC特征提取代码
WmqApps的博客
09-19 376
在开始编写代码之前，我们需要安装Python中的一些库。MFCC特征可以捕捉语音信号中的频谱特征，对于语音识别任务具有很好的效果。在本文中，我将为您提供一段用于提取MFCC特征的代码。请注意，上述代码仅为提取MFCC特征的基本示例。此外，您还可以使用其他库和技术来提取MFCC特征，这只是其中一种方法。函数，并传递音频文件路径作为参数，来提取MFCC特征。最后，我们打印出提取的MFCC特征。的函数，它接受一个音频文件路径作为输入，并返回提取的MFCC特征。在上面的代码中，我们首先导入所需的库。
librosa能量_音频特征（1）：mfcc提取
weixin_39989033的博客
12-28 1106
除了调用FFmpeg来做多媒体开发，另一方面，是对音频特征进行研究。有很多具体的音频特征，比如频率、振幅、节拍(bpm)、过零率、短时能量、MFCC等，在很多时候，提取这些特征是进一步分析音频的基础。如果你想对音频进行一个分类，比如分出快慢歌、分出爵士跟hiphop、分出钢琴与吉他、分出男高音与鸟叫声，等等，这时，基本上，你离不开音频特征的提取。在众多的音频特征中，频率与MFCC，是经常用到的两个...
LibROSA库提取MFCC特征的过程解析
程序人生
04-07 2万+
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热门推荐
赵至柔的博客
06-13 4万+
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对python中Librosa的mfcc步骤详解
09-19
今天小编就为大家分享一篇对python中Librosa的mfcc步骤详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python提取MFCC
04-02
包括提取MFCC的完整步骤，测试过可直接用，分享给大家
DTW.zip_-baijiahao_dtw 对齐_librosa MFCC_librosa提取MFCC_语音对齐
07-14
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使用DTW技术与librosa提取MFCC进行语音识别对齐
综合以上知识点，可以了解DTW和librosa库在语音识别领域的应用，以及如何利用librosa提取MFCC特征，并结合DTW算法进行语音对齐。这些技术和方法是现代语音处理技术的基础，对于构建有效的语音识别系统具有重要意义。...
python np fft_语音MFCC提取：librosa && python_speech_feature(2019.12)
weixin_39624071的博客
11-22 709
最近在阅读语音方向的论文，其中有个被提及很多的语音信号特征MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，找到了基于python的语音库librosa(version=0.7.1)和python_speech_features(version=0.6)，下文对这两个库计算MFCC的流程细节稍作梳理。LibROSA - librosa 0.7.1 do...
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kankan_s的专栏
07-30 1051
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12-20 9003
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本项目使用C/C++实现Python音频处理库librosa中melspectrogram和mfcc的计算,项目将对齐Python音频处理库librosa； Mel频谱图（Mel Spectrogram）和Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC） librosa.load：实现语音读取 librosa.feature.melspectrogram：实现计算melspectrogram librosa.feature.mfcc：实现计算MFCC
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报错：TypeError:mfcc() takes 0 positional arguments but 2 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given.
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09-13 2165
首先你需要有一段音频.....，不用太长，我是准备了一个八秒的无损音频，可以用专门的录音软件（例如：Audacity），或者可以下载一些音频然后转为无损（当然有损也可以提取特征），频率最好在16000Hz及以上。其次是你需要在你的python环境中安装以下库，我以pycharm社区办为例。
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