语音识别等应用离不开音频特征的提取，最近在看音频特征提取的内容，用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis，该工具包的说明文档可以点击这里下载，对应的github链接点击这里。
这个工具包原说明文档支持的是Linux安装，且不能与python3很好地兼容，注意啦！
一、pyAudioAnalysis工具包简介
pyAudioAnalysis是一个音频处理工具包，主要功能如图：
其中Feature Extraction包括（顺序有先后）：
补充说明一下：
- 1-Zero Crossing Rate：短时平均过零率，即每帧信号内，信号过零点的次数，体现的是频率特性
- 2-Energy：短时能量，即每帧信号的平方和，体现的是信号能量的强弱
- 3-Entropy of Energy：能量熵，跟频谱的谱熵（Spectral
Entropy）有点类似，不过它描述的是信号的时域分布情况，体现的是连续性 - 4-Spectral
Centroid：频谱中心又称为频谱一阶距，频谱中心的值越小，表明越多的频谱能量集中在低频范围内，如：voice与music相比，通常spectral
centroid较低 - 5-Spectral Spread：频谱延展度，又称为频谱二阶中心矩，它描述了信号在频谱中心周围的分布状况
- 6-Spectral
Entropy：谱熵，根据熵的特性可以知道，分布越均匀，熵越大，能量熵反应了每一帧信号的均匀程度，如说话人频谱由于共振峰存在显得不均匀，而白噪声的频谱就更加均匀，借此进行VAD便是应用之一 - 7-Spectral Flux：频谱通量，描述的是相邻帧频谱的变化情况
- 8-Spectral Rolloff：频谱滚降点，给出定义：
- 9~21-MFCCs：就是大名鼎鼎的梅尔倒谱系数，这个网上资料非常多，也是非常重要的音频特征。
- 22~33-Chroma Vector：这个有12个参数，对应就是12级音阶，还是看原文解释：A 12-element representation of the spectral energy where the bins represent the 12 equal-tempered pitch classes of western-type music (semitone spacing).
34-Chroma Deviation：这个就是Chroma Vector的标准方差。
如果希望了解更多的音频特征，这里给出一个链接，点击这里，包含的特征有：
对应都有graph、sound可以点击，sound是对应的音频，graph对应的是特征的效果图。二、pyAudioAnalysis工具包安装
pyAudioAnalysis对应链接点击这里。安装这个工具包需要依赖：
1、A-hmmlearn安装
hmmlearn的链接点击这里。安装hmmlearn有几个前提：
下载之后，把hmmlearn-master放在C:\Anaconda3\pkgs\python-3.6.4-h6538335_1\Lib目录，cmd窗口下cd进去，输入：
pip install -U --user hmmlearn即可安装成功：
注：博主在这里这个包还未安装成功。解决办法请参照博主的另一篇博客。
2、B-Simplejson工具包安装：
Simplejson是Python的JSON编码和解码器，它具有简单、快速、完整、正确和易于扩展的特点，对应的链接点击这里。Simplejson工具包直接conda安装即可：
conda install simplejson
3、C-eyed3安装：
eyed3：A tool for working with audio files, specifically MP3 files containing ID3 metadata. 它提供了读写 ID3 标签(v1.x 和 v2.3/v2.4)的功能。同时可检测 MP3 文件的头信息，包括比特率、采样频率和播放时间等。eyed3直接conda install没有成功，对应的链接点击这里。选择了这个版本：
放在了python库的Lib文件夹下：C:\Anaconda3\pkgs\python-3.6.4-h6538335_1\Lib，cd到对应目录下，pip install 文件名.whl，即可完成安装。
4、D-pydub安装：
pydub是音频处理常用的工具包，例如：
打开一个wav格式文件：
from pydub import AudioSegment
song = AudioSegment.from_wav("never_gonna_give_you_up.wav")我在github上下载对应的工具包，里边有对应的安装说明。
5、E-pyAudioAnalysis安装
Github给出的是linux下的安装思路，这里下载之后将pyAudioAnalysis放在了\Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下，进入该文件夹C:\Anaconda3\Lib\site-packages\pyAudioAnalysis-master后输入指令：
pip install pyAudioAnalysis安装成功。
