以前にパッケージ化されたパッケージを見つけることができませんでした。なぜ、librosaが存在することがわかる前に、Mel周波数ケプストラム係数を自分で記述しなければならないのですか。この記事のコードを参照すると、使用できるさまざまな機能を実行できます。
Pythonオーディオ信号の戦闘：音楽ジャンルの分類と特徴抽出を達成するための実践的な指導
（1）ゼロクロス率
（2）スペクトル重心
（3）スペクトル減衰
（4）メル周波数ケプストラム係数
（5）色度頻度
有名なメルケプストラル係数については、より良い説明がある別の記事があります。
同時に、このブログの別の翻訳記事をお勧めします。この分野の初心者はそれを読むことを強くお勧めします。オーディオ分析の分野におけるディープラーニングのアプリケーションの一般的な認識を得ることができ、多くのメリットがあります。
音声信号処理分野における深層学習の進捗状況（2019年5月現在）
