MFCC 频谱图与 Scipi 频谱图

Question

我目前正在研究卷积神经网络 (CNN)，并开始研究不同的频谱图：

关于 Librosa Plot (MFCC)，频谱图与其他频谱图有很大不同。我看了一下 comment posted here 谈论“未详细说明”的 MFCC 频谱图。如何完成那里给出的解决方案发布的任务（Python 代码明智）？

另外，当图像通过 CNN 时，这个分辨率低的 MFCC 图会遗漏任何干扰吗？

对于执行 Python 中提到的代码 here 的任何帮助，我们将不胜感激！

这是我的 Python 频谱图比较代码，这是正在分析的 wav 文件的 location。

Python代码

# Load various imports
import os
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

import scipy.io.wavfile
#24bit accessible version
import wavfile

plt.figure(figsize=(17, 30))

filename = 'AWCK AR AK 47 Attached.wav'
librosa_audio, librosa_sample_rate = librosa.load(filename, sr=None)
plt.subplot(4,1,1)
xmin = 0
plt.title('Original Audio - 24BIT')
fig_1 = plt.plot(librosa_audio)

sr = librosa_sample_rate

plt.subplot(4,1,2)
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=librosa_audio, sr=librosa_sample_rate, n_mfcc=40)
librosa.display.specshow(mfccs, sr=librosa_sample_rate, x_axis='time', y_axis='hz')
plt.title('Librosa Plot')
print(mfccs.shape)


plt.subplot(4,1,3)
X = librosa.stft(librosa_audio)
Xdb = librosa.amplitude_to_db(abs(X))
librosa.display.specshow(Xdb, sr=sr, x_axis='time', y_axis='hz')
# plt.colorbar()

# maximum frequency
Fs = 96000.

samplerate, data = scipy.io.wavfile.read(filename)
plt.subplot(4,1,4)
plt.specgram(data, Fs=samplerate)
plt.title('Scipy Plot (Fs=96000)')

plt.show()

Answer 1

MFCC 不是频谱图（时间-频率），而是“倒谱图”（时间-倒谱）。直观地比较 MFCC 和频谱图并不容易，我也不确定它是否有用。如果您希望这样做，则通过反向 DCT 反转 MFCC 以取回 (mel) 频谱图。您可能可以为此使用 mfcc_to_mel 。这将允许估计在 MFCC 正向转换中丢失了多少 data。但它可能无法说明有多少与您的任务相关的信息已经丢失，或者不相关的噪音减少了多少。这需要针对您的任务和数据集进行评估。最好的方法是尝试不同的设置，并使用您关心的评估指标来评估性能。

请注意，对于应用于频谱图的典型 2D CNN，MFCC 可能不是很好的表示。那是因为 locality 已经减少：在 MFCC 域中，彼此接近的频率在垂直轴上不再彼此相邻。并且由于 2D CNN 的内核局部性有限（早期通常为 3x3 或 5x5），这会降低模型的性能。

MFCC 频谱图与 Scipi 频谱图

MFCC spectrogram vs Scipi Spectrogram

scipy

librosa

spectrogram

mfcc