ailiaAudioGetMelSpectrogram method

~japanese @brief 音響信号からメルスペクトログラムを生成します。 @param dst 出力データのポインタ、float 型、外側から mel_n, frame_n 順のメモリレイアウト @param src 入力データのポインタ、float 型、モノラル PCM データ @param sample_n 入力データのサンプル数 @param sample_rate サンプリング周波数 @param fft_n FFT点数 @param hop_n フレームのシフト数 @param win_n 1フレームに含むサンプル数 @param win_type 窓関数の種類、AILIA_AUDIO_WIN_TYPE_* のいずれか @param max_frame_n 出力データの時間フレーム数の最大値 @param center 入力データの前後へのパディングの有無、AILIA_AUDIO_STFT_CENTER_* のいずれか @param power スペクトログラムの乗数（ > 0.0）1.0: 振幅スペクトログラム、2.0: パワースペクトログラム、その他: 任意の累乗値の出力に相当 @param fft_norm_type FFT後の正規化処理、AILIA_AUDIO_FFT_NORMALIZE_* のいずれか @param f_min 周波数の最小値 @param f_max 周波数の最大値 @param mel_n メル周波数のインデックス数（ < freq_n） @param mel_norm_type MELスペクトログラムの正規化の有無、AILIA_AUDIO_MEL_NORMALIZE_* のいずれか @param mel_formula MEL尺度の形式、AILIA_AUDIO_MEL_SCALE_FORMULA_* のいずれか @return 成功した場合は \ref AILIA_STATUS_SUCCESS 、そうでなければエラーコードを返す。 @details 時間フレームごとにFFT(STFT)→正規化処理→累乗（振幅・パワーに変換→メルフィルタバンクの係数取得→メル尺度への変換 の順で処理を実行します。 出力データは実数の信号であり、長さはmel_n*時間フレーム長です。

~english @brief Generate the mel spectrogram from the audio signal. @param dst pointer to the output data, of float format, and of length (mel_n * frame_n) (with frame_n the number of time frames outputted). (memory layout, using the row-major convention: (mel_n, frame_n)) @param src pointer to the input data, of float format, monoral PCM audio data. @param sample_n count of samples in the input data @param sample_rate sampling rate of the input signal @param fft_n number of FFT components @param hop_n stride of each window shift (in number of samples). This is the size of the time increment for the spectrogram. @param win_n size of the window function (in number of samples) @param win_type type of the window function: any of the AILIA_AUDIO_WIN_TYPE_* constants @param max_frame_n maximum value of the time frame index in the outputted data @param center whether to pad or not (and the type of padding) before and after the input data: any of the AILIA_AUDIO_STFT_CENTER_* constants @param power exponent to apply to the spectrogram (> 0.0). 1.0: amplitude spectrogram, 2.0: power spectrogram, etc, any other positive exponent value is allowed. @param fft_norm_type normalization after the FFT: any of the AILIA_AUDIO_FFT_NORMALIZE_* constants @param f_min lowest frequency @param f_max highest frequency @param mel_n number of mel frequency bins in the output (< freq_n) @param mel_norm whether to normalize the mel spectrogram (and the type of the normalization): any of the AILIA_AUDIO_MEL_NORMALIZE_* constants @param mel_formula mel scale format: any of the AILIA_AUDIO_MEL_SCALE_FORMULA_* constants @return In case of success, \ref AILIA_STATUS_SUCCESS , and else an error code is returned. @details For each time frame, the operations are processed in this order: FFT(STFT) -> normalization -> power exponentiation -> get the mel filter-bank coefficients -> convert to the mel scale. The output is real values, and its length is mel_n*frame_n (with frame_n the number of time frames outputted).