ในการพล็อต MFCC ใน Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ -
- กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย
- เปิดและอ่านไฟล์ WAV
- คำนวณคุณสมบัติ MFCC จากสัญญาณเสียง
- สร้างร่างและชุดแผนย่อย
- แลกเปลี่ยนสองแกนของอาร์เรย์
- แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ
- หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ
ตัวอย่าง
from python_speech_features import mfcc import scipy.io.wavfile as wav import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True (rate, sig) = wav.read("my_audio.wav") mfcc_data = mfcc(sig, rate) fig, ax = plt.subplots() mfcc_data = np.swapaxes(mfcc_data, 0, 1) cax = ax.imshow(mfcc_data, interpolation='nearest', cmap='copper', origin='lower') plt.show()
ผลลัพธ์