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。本文重点介绍如何提取MFCC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Pytho
无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能。
本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找。
这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了。Pylab模式