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data.shape (20,56829) It returns numpy array of 20 MFCC features of 56829 frames .
我的问题是它是如何计算出56829的。是否有任何计算可以实现这一帧？每帧的窗口大小是多少？
最佳答案
可以指定跳数
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, hop_length=hop_length, n_mfcc=13)
librosa 使用居中帧，因此第 k 帧以样本 k * hop_length 为中心
我认为默认跳值是 512，你的数据是 (1320*22050)/56829 = 512,16
关于python - 图书馆 : MFCC feature calculation，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38149210/
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