Почему коэффициенты MFCC различны для одинакового окна?

Question

[Ralfoz]

Объясните пожалуйста почему код выдает следующие результаты.
Есть wav файл с частотой 48000 Гц, извлекаю из него Mel-frequency cepstral coefficients, окно и смещение в 240 сэмплов (из логики 50ms * 48000).

def mel(wav_file):
    samples, sample_rate = librosa.load(wav_file, sr=None)
    mfccs = librosa.feature.mfcc(samples, sample_rate, hop_length=int(0.005 * sample_rate), n_fft=int(240))
    mfccs1 = librosa.feature.mfcc(samples[0:240], sample_rate, hop_length=int(0.005 * sample_rate), n_fft=int(240))
    print(mfccs[0][0], mfccs[1][0], mfccs[2][0], mfccs[3][0])
    print(mfccs1[0][0], mfccs1[1][0], mfccs1[2][0], mfccs1[3][0])

На выходе

-814.967 19.22025 13.9679365 8.873832
-984.62683 -13.866039 1.2349255 15.176905

Почему коэффициенты различны для первого окна?

Comments

[Алан Гибизов]

Код в вопросе надо оборачивать тегом code для корректного отображения.

[Ralfoz]

Алан Гибизов, Благодарю за правки

[Алан Гибизов]

Первый параметр у метода mfss значит следующее:
y: np.ndarray [shape=(n,)] or None
audio time series
Вы в одном случае подаёте на вход параметра целый массив, а в другом - срез массива. Очевидно, что не смотря на то, что первый фрейм формально совпадает, метод как-то учитывает наличие/отсутствие следующих фреймов. Ну, это первое, что приходит в голову без погружения в сам метод и его логику работы.

Полагаю, лучше задавать эти вопросы авторам библиотеки на github. Движуха там вроде есть.