Чтобы вычислить кепстральные коэффициенты Mel-частоты (MFCC) в Python, вы можете использовать несколько методов. Вот несколько часто используемых методов:

1. Библиотека Librosa: Librosa — популярная библиотека Python для анализа аудио и музыки. Он предоставляет простой интерфейс для вычисления MFCC с помощью функции librosa.feature.mfcc. Вы можете установить Librosa с помощью pip: pip install librosa.

2. Python Speech Features (PSF): PSF — это еще одна библиотека, предлагающая различные методы извлечения аудиофункций, включая вычисление MFCC. Он предоставляет функцию python_speech_features.mfccдля расчета MFCC. Вы можете установить PSF с помощью pip: pip install python_speech_features.

3. Kaldi: Kaldi — это мощный набор инструментов с открытым исходным кодом для распознавания речи. Он включает в себя инструменты для вычисления MFCC, а также для многих других задач обработки речи. Вы можете найти набор инструментов Kaldi по адресу: https://github.com/kaldi-asr/kaldi .

4. SciPy: SciPy — это библиотека научных вычислений на Python, предоставляющая функции для обработки сигналов. Вы можете использовать функцию scipy.fftpack.dctдля вычисления дискретного косинусного преобразования (DCT), которое является важным шагом в вычислении MFCC.