这篇文章主要为大家展示了“Python如何提取频域特征”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python如何提取频域特征”这篇文章吧。

创新互联公司是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的10年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如成都服务器托管等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致称赞。

在多数的现代语音识别系统中，人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）,首先计算信号的功率谱，然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。

首先创建有一个Python文件，并导入库文件：     from scipy.io import wavfile     from python_speech_features import mfcc, logfbank     import matplotlib.pylab as plt1、首先创建有一个Python文件，并导入库文件：     from scipy.io import wavfile     from python_speech_features import mfcc, logfbank     import matplotlib.pylab as plt

读取音频文件：

samplimg_freq, audio = wavfile.read("data/input_freq.wav")

提取MFCC特征和过滤器特征：

     mfcc_features = mfcc(audio, samplimg_freq)

     filterbank_features = logfbank(audio, samplimg_freq)

打印参数，查看可生成多少个窗体：

   print('\nMFCC:\nNumber of windows =', mfcc_features.shape[0])

   print('Length of each feature =', mfcc_features.shape[1])

   print('\nFilter bank:\nNumber of windows=', filterbank_features.shape                                                         [0])

   print('Length of each feature =', filterbank_features.shape[1])

将MFCC特征可视化。转换矩阵，使得时域是水平的：

   mfcc_features = mfcc_features.T

   plt.matshow(mfcc_features)

   plt.title('MFCC')

将滤波器组特征可视化。转化矩阵，使得时域是水平的：

   filterbank_features = filterbank_features.T

   plt.matshow(filterbank_features)

   plt.title('Filter bank')

   

   plt.show()

以上是“Python如何提取频域特征”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

分享名称：Python如何提取频域特征-创新互联
文章地址：http://scpingwu.com/article/dgejhi.html