声谱图，梅尔谱图

声谱图(spectrogram)

声音信号是一维信号，直观上只能看到时域信息，不能看到频域信息。通过傅里叶变换(FT)可以变换到频域，但是丢失了时域信息，无法看到时频关系。为了解决这个问题，产生了很多方法，短时傅里叶变换，小波等都是很常用的时频分析方法。

短时傅里叶变换(STFT)，就是对短时的信号做傅里叶变换。原理如下：对一段长语音信号，分帧、加窗，再对每一帧做傅里叶变换，之后把每一帧的结果沿另一维度堆叠，得到一张图（类似于二维信号），这张图就是声谱图。

梅尔频谱

由于得到的声谱图较大，为了得到合适大小的声音特征，通常将它通过梅尔尺度滤波器组(Mel-scale filter banks)，变为梅尔频谱。

频率的单位是HZ，人耳能听到的频率范围是20-20000HZ，但是人耳对HZ单位不是线性敏感，而是对低HZ敏感，对高HZ不敏感，将HZ频率转化为梅尔频率，则人耳对频率的感知度就变为线性。变换公式如下：


上图是HZ到Mel的映射关系图，由于二者为log关系，在频率较低时，Mel随HZ变化较快；当频率较高时，曲线斜率小，变化缓慢。

梅尔倒谱

梅尔倒谱就是在梅尔频谱上做倒谱分析（取对数，做DCT变换）。

import librosa
Mel_M = librosa.feature.mfcc(wav,sr=44100,n_mfcc=20)

librosa.feature.mfcc函数内部特征如下：

# -- Mel spectrogram and MFCCs -- #
def mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=20, **kwargs):
    if S is None:
        S = logamplitude(melspectrogram(y=y, sr=sr, **kwargs))

    return np.dot(filters.dct(n_mfcc, S.shape[0]), S)