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我最近做了关于 MFCC 的功课,但我无法弄清楚使用这些库之间的一些区别。

我使用的 3 个库是:

python_speech_features

语音Py

LibROSA

samplerate = 16000
NFFT = 512
NCEPT = 13

第一部分:梅尔滤波器组

temp1_fb = pyspeech.get_filterbanks(nfilt=NFILT, nfft=NFFT, samplerate=sample1)
# speechpy do not divide 2 and add 1 when initializing
temp2_fb = speechpy.feature.filterbanks(num_filter=NFILT, fftpoints=NFFT, sampling_freq=sample1)
temp3_fb = librosa.filters.mel(sr=sample1, n_fft=NFFT, n_mels=NFILT)
# fix librosa normalized version
temp3_fb /= np.max(temp3_fb, axis=-1)[:, None]

图1

只有 Speechpy 中的形状会得到 (, 512),其他的都是 (, 257)。librosa的身材有点变形。

第二部分:MFCC

# pyspeech without lifter. Using hamming
temp1_mfcc = pyspeech.mfcc(speaker1, samplerate=sample1, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=NCEPT, nfilt=NFILT, nfft=NFFT,
                           preemph=0.97, ceplifter=0, winfunc=np.hamming, appendEnergy=False)
# speechpy need pre-emphasized. Using rectangular window fixed. Mel filter bank is not the same
temp2_mfcc = speechpy.feature.mfcc(emphasized_speaker1, sampling_frequency=sample1, frame_length=0.025, frame_stride=0.01,
                                   num_cepstral=NCEPT, num_filters=NFILT, fft_length=NFFT)
# librosa need pre-emphasized. Using log energy. Its STFT using hanning, but its framing is not the same
temp3_energy = librosa.feature.melspectrogram(emphasized_speaker1, sr=sample1, S=temp3_pow.T, n_fft=NFFT,
                                          hop_length=frame_step, n_mels=NFILT).T
temp3_energy = np.log(temp3_energy)
temp3_mfcc = librosa.feature.mfcc(emphasized_speaker1, sr=sample1, S=temp3_energy.T, n_mfcc=13, dct_type=2, n_fft=NFFT,
                                  hop_length=frame_step).T

图2

我已经尽力设定条件公平。Speechpy的图形变得更暗。

第三部分:Delta系数

temp1 = pyspeech.delta(mfcc_speaker1, 2)
temp2 = speechpy.processing.derivative_extraction(mfcc_speaker1.T, 1).T
# librosa along the frame axis
temp3 = librosa.feature.delta(mfcc_speaker1, width=5, axis=0, order=1)

图3

我不能直接将mfcc设置为speechpy中的参数,否则会很奇怪。而这些参数最初的作用与我的预期不一样。

我想知道是什么因素造成了这些差异。只是我上面提到的东西吗?还是我犯了一些错误?希望详细点,谢谢。

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有许多 MFCC 实现,它们通常逐位不同 - 窗口函数形状、mel 滤波器组计算、dct 也可能不同。很难找到一个完全兼容的库。从长远来看,只要您在各处使用相同的实现,这对您来说并不重要。差异不影响结果。

于 2018-08-18T22:59:30.397 回答