python： audioFlux XXCC 提取梅尔频率倒谱系数 MFCC

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XXCC: 倒谱系数，支持所有频谱类型. 可以提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）
Cepstrum coefficients, supports all spectrum types.

以下是使用 audioflux 库中 XXCC 类计算倒谱系数（如 MFCC）的示例代码

代码说明：

音频读取：使用 af.utils.sample_path('220') 获取一个 220Hz 的音频文件路径，然后使用 af.read 函数读取音频数据和采样率。
频谱图提取：创建 BFT 对象，设置参数并调用 bft 方法提取 mel 频谱图，最后取绝对值得到幅度谱。
MFCC 提取：创建 XXCC 对象，设置时间长度，然后调用 xxcc 方法提取 MFCC 特征。
可视化：使用 fill_spec 函数将 MFCC 特征可视化，并添加颜色条。

编写示例 audio_xxcc.py 如下

# -*- coding: utf-8 -*-
""" XXCC: 倒谱系数，支持所有频谱类型. 提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）Cepstrum coefficients, supports all spectrum types.
"""
import audioflux as af
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from audioflux.type import SpectralFilterBankScaleType, SpectralDataType, CepstralRectifyType
from audioflux.display import fill_spec# 获取一个 220Hz 的音频文件
sample_path = af.utils.sample_path('220')
print(sample_path)
# 读取音频文件
audio_arr, sr = af.read(sample_path)# 创建 BFT 对象并提取 mel 梅尔频谱
num = 128
bft_obj = af.BFT(num=num,radix2_exp=12,samplate=sr,scale_type=SpectralFilterBankScaleType.MEL, # 梅尔刻度data_type=SpectralDataType.POWER # 使用功率谱
)
spec_arr = bft_obj.bft(audio_arr)
spec_arr = np.abs(spec_arr) # 取绝对值，确保数据为实数# 初始化 XXCC对象
xxcc_obj = af.XXCC(num=bft_obj.num)
# 设置时间长度
xxcc_obj.set_time_length(time_length=spec_arr.shape[1])# 提取 XXCC 特征
cc_num = 13 # 提取的XXCC系数数量
mfcc_arr = xxcc_obj.xxcc(spec_arr, cc_num=13, rectify_type=CepstralRectifyType.LOG)# 可视化
audio_len = audio_arr.shape[0]
x_coords = bft_obj.x_coords(audio_len)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
img = fill_spec(mfcc_arr,axes=ax,x_coords=x_coords,x_axis='time',title='MFCC via XXCC'
)
fig.colorbar(img, ax=ax)
plt.show()

关键说明

BFT 类的作用：
用于生成梅尔频谱（Mel Spectrogram），作为 XXCC 的输入。参数 radix2_exp=12 表示 FFT 窗口大小为 2^12=4096。
XXCC 参数配置：
- num 必须与 BFT 的 num 一致（梅尔滤波器数量）。
- 必须调用 set_time_length 设置时间维度长度（对应频谱的帧数）。
输出维度：
mfcc_arr 的维度为 (cc_num, time)，与标准 MFCC 一致。
扩展功能：
使用 xxcc_standard 方法可提取带能量项和一阶/二阶差分的 MFCC：

energy_arr = np.sum(spec_arr, axis=0)  # 计算频谱能量
coe_arr, delta1, delta2 = xxcc_obj.xxcc_standard(spec_arr,energy_arr,cc_num=13,delta_window_length=9
)