我使用 Kaldi 的“egs/tidigits”代码生成了“七”话语的声谱图，使用 23 个 bin、20kHz 采样率、25ms 窗口和 10ms 偏移。通过 MATLAB imagesc 函数可视化的频谱图如下所示：
我正在尝试使用 Librosa 作为 Kaldi 的替代品。我使用与上面相同的箱数、采样率和窗口长度/偏移设置了我的代码，如下所示。
time_series, sample_rate = librosa.core.load("7a.wav",sr=20000)
spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(time_series, sr=20000, n_mels=23, n_fft=500, hop_length=200)
log_S = librosa.core.logamplitude(spectrogram)
np.savetxt("7a.txt", log_S.T)
然而，当我可视化同一 WAV 文件的 Librosa 频谱图时，它看起来有所不同：
有人可以帮我理解为什么这些看起来如此不同吗？在我尝试过的其他 WAV 文件中，我注意到使用上面的 Librosa 脚本，我的摩擦音（如上例中“七”中的 /s/）被截断，这极大地影响了我的数字分类准确性。谢谢你！
Kaldi 默认在 DCT 输出上应用 lifter，这就是上部系数衰减的原因。查看具体信息here https://dsp.stackexchange.com/questions/26019/sinusoidal-liftering-in-implementations-of-mfcc.
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