除了调用FFmpeg来做多媒体开发，另一方面，是对音频特征进行研究。有很多具体的音频特征，比如频率、振幅、节拍（bpm）、过零率、短时能量、MFCC等，在很多时候，提取这些特征是进一步分析音频的基础。

如果你想对音频进行一个分类，比如分出快慢歌、分出爵士跟hiphop、分出钢琴与吉他、分出男高音与鸟叫声，等等，这时，基本上，你离不开音频特征的提取。在众多的音频特征中，频率与MFCC，是经常用到的两个特征。

本文主要介绍MFCC的概念，以及如何提取MFCC。

这里先回顾一下频率的概念，然后再介绍MFCC的提取。

（1）频率

频率，就是1秒内振动的次数。

音频的频率，反映了音调的高低，比如400HZ，相当于小蜜蜂嗡嗡的声音。

现在流行的机器学习，普遍以图片作为输入样本，所以把频率图像化是一个有效的办法。频率图像化，最自然的做法，就是绘制成频谱图，比如小程在另一篇文章介绍用python的pyplot来绘制，这个样子：

一般来说，用于机器学习时，并不能把整个语谱图作为输入，还需要进行合理的切片，甚至是清洗处理，然后再作为输入，但这个不是这里的内容。

（2）MFCC

MFCC，Mel-FrequencyCepstralCoefficients，缩写为MFCC，梅尔频率倒谱系数。

MFCC是一组特征向量，反映了频谱的轮廓（包络），可用于音色分类。从实用的角度，MFCCs，可以应用于音频分类的机器学习，作为输入样本数据。

接下来，小程使用python的librosa库，提取梅尔倒谱系数，并绘制成图片。跟上面介绍的频率一样，转成图片，是用于机器学习的一个有效的办法。

代码如下：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')  
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy, scipy, librosa, audioread, wave 
import librosa.display
import sys, os


def showmfcc(wavpath):
    t, spe = librosa.load(wavpath)
    mfccs = librosa.feature.mfcc(t, sr=spe)
    print(mfccs.shape)
    librosa.display.specshow(mfccs, sr=spe, x_axis='time')
    plt.show()

def decode2wav(srcname, outname):
    f = audioread.audio_open(filename)
    nsample = 0
    for buf in f:
        nsample += 1
    f.close()

    with audioread.audio_open(filename) as f:
        print("input file: channels=%d, samplerate=%d, duration=%d" % (f.channels, f.samplerate, f.duration))
        channels = f.channels
        samplewidth = 2
        samplerate = f.samplerate
        compresstype = "NONE"
        compressname = "not compressed"
        outwav = wave.open(outname, 'wb')
        outwav.setparams((channels, samplewidth, samplerate, nsample, compresstype, compressname))
        for buf in f:
            outwav.writeframes(buf)
        outwav.close()

def pcm2wav(srcname, outname, channels, samplewidth, samplerate):
    fs = os.path.getsize(srcname)
    nsample = fs / samplewidth
    outwav = wave.open(outname, 'wb')
    outwav.setparams((channels, samplewidth, samplerate, nsample, "NONE", "not cmopressed"))
    fsrc = open(srcname, 'rb')
    outwav.writeframes(fsrc.read())
    fsrc.close()
    outwav.close()


if __name__ == '__main__':
    filename = sys.argv[1]
    filename = os.path.abspath(os.path.expanduser(filename))
    if not os.path.exists(filename):
        print("input file not found, then exit")
        exit(1)
    
    path, ext = os.path.splitext(filename)
    wavpath = path + ".wav"
    if ext != '.wav':
        if ext == ".pcm":
            if len(sys.argv) < 5:
                print("when input pcm, parameters should be [pcmfilename, channelcount, samplewidth_byte, samplerate]")
                exit(1)
            chcout = int(sys.argv[2])
            bitwidth = int(sys.argv[3])
            samplerate = int(sys.argv[4])
            pcm2wav(filename, wavpath, chcout, bitwidth, samplerate)
        else:
            decode2wav(filename, wavpath)

    showmfcc(wavpath)

上面的代码，有较大的幅度是在做音频转码，即转码成wav文件，这个跟“绘制音频的波形图”（另一篇文章）的处理一样。

实际上，librosa支持各种格式的解码，只要audioread能支持即可，所以并不需要特意转成wav再来调用librosa，只需要直接调用librosa即可。

关键的代码，也就是提取mfcc的代码，只有这一小部分：

执行这段代码，看到效果是这样的：

总结一下，本文简单介绍了MFCC的概念，并且使用librosa演示了MFCC提取的实现。频率与MFCC的提取，是许多音频分析工作的基础。

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