Librosa를 활용한 MFCC 구현(1)

https://colab.research.google.com/drive/1EwOepdhCvCBIK873EDlUgOF2n-fuXpso?hl=ko 

Google Colaboratory Notebook

Goolge Colaboratory Notebook으로 구현하였다.

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
import librosa
import numpy as np

print(librosa.__version__)

y, sr = librosa.load(librosa.util.example_audio_file())
print(len(y), sr)
S = librosa.feature.melspectrogram(y, sr, n_mels=128)
log_S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max)
mfcc = librosa.feature.mfcc(S=log_S, n_mfcc=20)
delta2_mfcc = librosa.feature.delta(mfcc, order=2)

plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(delta2_mfcc)
plt.ylabel('MFCC coeffs')
plt.xlabel('Time')
plt.title('MFCC')
plt.colorbar()
plt.show()

1. Audio buffers와 Sampling rate를 구하여 각각 y와 sr에 대입한다.
2. 스펙트로그램을 만들어 전력 스펙트로그램(진폭 제곱)을 데시벨(dB) 단위로 변환한다.
3. ​구한 log_S값으로 mfcc를 구한다. (반환할 mfcc개수 = 12)
4. 추출한 mfcc값으로 2차차분