mindspore.dataset.audio.MFCC

class mindspore.dataset.audio.MFCC(sample_rate=16000, n_mfcc=40, dct_type=2, norm=NormMode.ORTHO, log_mels=False, melkwargs=None)[源代码]

计算音频信号的梅尔频率倒谱系数。

参数：

sample_rate (int, 可选) - 采样频率（单位：Hz），不能小于零。默认值： 16000 。
n_mfcc (int, 可选) - 要保留的梅尔频率倒谱系数数，不能小于零。默认值： 40 。
dct_type (int, 可选) - 要使用的离散余弦变换类型（离散余弦变换），只能为 2 。默认值： 2 。
norm (NormMode, 可选) - 要使用的标准类型。默认值： NormMode.ORTHO 。
log_mels (bool, 可选) - 是否使用对数-梅尔频谱图而不是以分贝为刻度的频谱图。默认值： False 。
melkwargs (dict, 可选) - MelSpectrogram 接口的参数。默认值： None ，会被设置为包含以下字段的字典
- 'n_fft': 400
- 'win_length': n_fft
- 'hop_length': win_length // 2
- 'f_min': 0.0
- 'f_max': sample_rate // 2
- 'pad': 0
- 'window': WindowType.HANN
- 'power': 2.0
- 'normalized': False
- 'center': True
- 'pad_mode': BorderType.REFLECT
- 'onesided': True
- 'norm': NormType.NONE
- 'mel_scale': MelType.HTK

异常：

TypeError - 如果 sample_rate 的类型不为int。
TypeError - 如果 log_mels 的类型不为bool。
TypeError - 如果 norm 的类型不为 mindspore.dataset.audio.NormMode 。
TypeError - 如果 n_mfcc 的类型不为int。
TypeError - 如果 melkwargs 的类型不为dict。
ValueError - 如果 sample_rate 为负数。
ValueError - 如果 n_mfcc 为负数。
ValueError - 如果 dct_type 不为 2 。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.audio as audio
>>>
>>> # Use the transform in dataset pipeline mode
>>> waveform = np.random.random([5, 500])  # 5 samples
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=waveform, column_names=["audio"])
>>> transforms = [audio.MFCC(4000, 128, 2)]
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])
>>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True):
...     print(item["audio"].shape, item["audio"].dtype)
...     break
(128, 3) float32
>>>
>>> # Use the transform in eager mode
>>> waveform = np.random.random([500])  # 1 sample
>>> output = audio.MFCC(4000, 128, 2)(waveform)
>>> print(output.shape, output.dtype)
(128, 3) float32

教程样例：

音频变换样例库