用python試mfcc的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、如何在python上使用marsyas對音頻做feature提取
• 2、關於Python 的一些問題
• 3、python代碼問題。
• 4、python mfcc怎麼加hamming窗
• 5、matlab中計算mfcc

如何在python上使用marsyas對音頻做feature提取

找到的數據庫是用marsyas提取的feature(MFCC，Centroid，Rolloff..)，所以也想用marsyas提取一樣的feature，但是marsyas官網上給的document關於如何用python的介紹不太理解，所以完全不曉得怎麼下手。

關於Python 的一些問題

在python命令行下面輸入：

help(int)

help(valueError)

可以看到 int, valueError的說明文檔。

python代碼問題。

如果在是Python解釋器里運行的話，沒有問題。“X,L”就是打印出X,L的值。問題應該在最後一行的X,L，如果在寫成一個腳本由Python執行的話，就不能這麼寫了。要用”print X,L”明確告訴Python輸出X,L的值。

Python(英語發音:/ˈpaɪθən/), 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕鬆地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D遊戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

摺疊在Python中學習機器學習的四個步驟：

1、首先你要使用書籍、課程、視頻來學習 Python 的基礎知識[2]

2、然後你必需掌握不同的模塊，比如 Pandas、Numpy、Matplotlib、NLP (自然語言處理)，來處理、清理、繪圖和理解數據。

3、接着你必需能夠從網頁抓取數據，無論是通過網站API，還是網頁抓取模塊Beautiful Soap。通過網頁抓取可以收集數據，應用於機器學習算法。

4、最後一步，你必需學習機器學習工具，比如 Scikit-Learn，或者在抓取的數據中執行機器學習算法(ML-algorithm)。

python mfcc怎麼加hamming窗

哈明窗（Hamming） 哈明窗也是餘弦窗的一種，又稱改進的升餘弦窗。哈明窗與漢寧窗都是餘弦窗，只是加權係數不同。哈明窗加權的係數能使旁瓣達到更校分析表明，哈明窗的第一旁瓣衰減為一42dB．哈明窗的頻譜也是由3個矩形時窗的頻譜合成，

matlab中計算mfcc

首先下載附件的renren_rp函數文件，並保存到Matlab的搜索路徑下。

在Command Window中，輸入以下的代碼即可完成：

1.自動啟動IE瀏覽器（8.0）

2.自動填寫用戶的賬戶名和密碼

3.自動點擊登錄按鈕進入用戶主頁（同時刷得1人品值）

username = ‘xxxxxxxxxx’;

 keyword = ‘xxxxxxxx’;

 renren_rp(username,keyword)

無需網頁操作，輕鬆一句話即可完成人人登錄。PS：使用前記得退出登錄並取消自動登錄選項。

也可以這麼玩：

username = ‘xxxxxxxxxx’;

keyword = ‘xxxxxxxx’;

while 1

    renren_rp(username,keyword);

    pause(1800);%等待半小時再刷新人品值

end