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
找到的資料庫是用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」就是列印出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、接著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,應用於機器學習演算法。
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演算法(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
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