compute_kaldi_pitch

### 使用Kaldi计算音高特征在语音处理和分析中，音高是一个重要的声学特性。对于使用Kaldi进行研究或开发工作的人员来说，了解如何利用该工具包有效地提取音高信息至关重要。为了从音频数据中获取音高特征，在Kaldi中有专门设计的功能模块支持这一操作。具体而言，可以通过`compute-pitch-feats`命令来完成这项任务[^1]。此命令允许用户指定输入波形文件以及输出路径用于存储所得到的音高特征向量。此外，还可以调整参数以适应不同需求下的最佳表现效果。下面给出一段Python脚本作为示例，展示了怎样调用上述提到的Kaldi工具来进行音高特征的计算： ```python import os from subprocess import call def compute_pitch(wav_scp, output_dir): # 创建输出目录如果不存在的话 if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) pitch_ark = f"{output_dir}/pitch.ark" command = [ "compute-pitch-feats", "--verbose=2", "--delta-window=2.5", "--frameshift=0.01", wav_scp, "scp,f:" + pitch_ark.replace(".ark", ".scp"), "| copy-feats ark,t:- ark,scp:{},{}".format(pitch_ark, pitch_ark.replace(".ark", ".scp")) ] joined_command = ' '.join(command) print(f"Executing: {joined_command}") call(joined_command, shell=True) if __name__ == "__main__": # 假设wav.scp包含了指向多个.wav文件的列表 compute_pitch('data/wav.scp', './exp/pitch') ``` 这段代码首先定义了一个名为`compute_pitch`函数，它接受两个参数：一个是`.scp`格式描述了待处理声音样本位置的文件；另一个是指定存放结果的位置。接着设置了一些必要的变量，并构建了一条完整的shell指令字符串，最后执行这条命令从而实现了对给定音频集合中的每一项都计算其对应的音高特征值。

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