我是信號(hào)處理的新手，并試圖計(jì)算不同 .wav 文件的共振峰頻率特征。為了計(jì)算共振峰頻率，我需要三個(gè)參數(shù)值：線性預(yù)測(cè)系數(shù) (LPC)根角度我正在嘗試在 python 中使用 librosa.core.lpc 計(jì)算線性預(yù)測(cè)系數(shù)（ LPC ）。它需要兩個(gè)參數(shù)：librosa.core.lpc(y, order)我有 Y 但我不知道如何計(jì)算順序，我有很多 .wav 文件，我必須設(shè)置順序才能從所有文件中提取特征。如何確定所有wav文件計(jì)算LPC的順序？接下來(lái)的兩件事根和角度可以像這樣輕松計(jì)算： rts = numpy.roots(A) rts = [r for r in rts if numpy.imag(r) >= 0]angz = numpy.arctan2(numpy.imag(rts), numpy.real(rts))# Get frequencies.Fs = spf.getframerate()frqs = sorted(angz * (Fs / (2 * math.pi)))先感謝您！
1 回答
慕標(biāo)5832272
TA貢獻(xiàn)1966條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
應(yīng)該使用的 LPC 順序背后沒(méi)有精確的科學(xué)，但有兩條經(jīng)驗(yàn)法則：
一個(gè)期望找到的共振峰數(shù)量的兩倍，再加上兩個(gè)。穩(wěn)態(tài)元音共振峰分析中的系統(tǒng)誤差中提供的解釋：每個(gè)共振峰對(duì)應(yīng)于一個(gè)阻尼正弦曲線，可以由一對(duì)具有正確頻率和阻尼的根捕獲（其中一個(gè)根是其他）。兩個(gè)額外的系數(shù)“以防萬(wàn)一”以吸收信號(hào)中的任何剩余能量
以 kHz 為單位的采樣頻率。如果
Fs=16000ie16kHz，將 order 設(shè)置為 16。
第一種方法似乎更流行一些，例如在Mathworks 頁(yè)面上進(jìn)行了描述。
優(yōu)化注意事項(xiàng)
與問(wèn)題無(wú)關(guān)，但我忍不住對(duì)代碼提出了兩個(gè)小調(diào)整，以使其更加麻木：
import numpy as np
import librosa
A = librosa.core.lpc(y, 12)
rts = np.roots(A)
rts = rts[np.imag(rts) >= 0]
angz = np.arctan2(np.imag(rts), np.real(rts))
frqs = angz * fs / (2 * np.pi)
frqs.sort()
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