音響的特徴量mfccのスペクトログラムに関する質問

Librosaを用いてmfccを求めようとしています。
実際に数値を出力できたのですが、スペクトログラム表示をしたところ、どうも様子が間違った値なのではないかと思い質問させていただきました。

私は、mfccを直接求めるのではなく、log_mel_spectrogramを求めたのち離散コサイン変換をしてmfccを求め、算出過程のデータも取りたいのですが、以下のプログラムを実行したところ、
「mfccを直接求めたとき」と「手順を追ってmfccを求めたとき」のスペクトログラム表示が縦軸と横軸が逆になっているように感じました。何が原因でこのようなことになったのでしょうか？

python
1#音声ファイル
2audio_file = "input_(1).wav"
3#音声ファイルの読み込み
4signal, sr= librosa.load(audio_file[0], sr=16000)
5
6# fftサイズ
7fft_size = 2048
8# フレーム幅　25ミリ秒 = 400
9frame_size = int(sr * 0.025)
10# シフト幅　10ミリ秒 = 160
11frame_shift = int(sr * 0.010)
12
13#メルパワースペクトルの抽出
14mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_fft=fft_size, win_length=frame_size, hop_length=frame_shift, n_mels=20, htk=True)
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16#対数に変換を行う
17log_mel_spectrogram = librosa.power_to_db(mel_spectrogram, ref=np.max)
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19#mfccの抽出
20mfcc = dct(log_mel_spectrogram, type=3, norm="ortho", axis=-1)
21
22data = mfcc
23
24img = librosa.display.specshow(data, x_axis='time', sr=sr)
25plt.colorbar(img, format='%+2.0f dB')
26plt.show()

直接mfccを求めたときのスペクトログラム

手順を追ってmfccを求めたときのスペクトログラム

take_take9

2022/05/10 17:32

https://librosa.org/doc/main/generated/librosa.feature.mfcc.html 上記サイトに librosa.feature.mfcc の引数に log_mel_spectrogram を入れることで mfcc が求められるらしく、dct を用いずに　mfcc を求めたところ上のグラフのような結果を得ることができました。ということは、離散コサイン変換　dct　の使い方が間違っていた or そもそも dct で変換すること自体が間違っていたかのどちらかだと思われます。