waveform = pygame.sndarray.array(pygame.mixer.music.get_wave()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'pygame.mixer_music' has no attribute 'get_wave'

时间: 2023-08-02 15:06:54 浏览: 117
这个错误的原因是因为在pygame.mixer_music模块中,确实没有get_wave()方法。正确的方法是使用pygame.mixer.Sound对象来获取音频文件的波形数据。你需要先使用pygame.mixer.Sound加载音频文件,然后使用sndarray.array()方法来获取波形数据。下面是一个示例代码片段: ``` import pygame import pygame.sndarray pygame.init() pygame.mixer.init() sound = pygame.mixer.Sound('your_sound_file.wav') waveform = pygame.sndarray.array(sound) ``` 这样就可以获取音频文件的波形数据了。
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sound = pygame.mixer.Sound('your_sound_file.wav') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: No file 'your_sound_file.wav' found in working directory 'C:\Users\ASUS\PycharmProjects\pythonProject2\venv'.

这个错误原因是因为Pygame无法找到指定的音频文件。请确保指定的路径和文件名是正确的,并且在当前的工作目录下。 你可以使用绝对路径或相对路径来加载音频文件。如果使用相对路径,请确保它相对于当前工作目录而不是脚本文件的位置。 下面是一个使用相对路径加载音频文件的示例代码片段: ``` import pygame import pygame.sndarray import os pygame.init() pygame.mixer.init() # 获取当前脚本文件的绝对路径 script_dir = os.path.dirname(__file__) # 拼接相对路径 sound_file = os.path.join(script_dir, 'your_sound_file.wav') sound = pygame.mixer.Sound(sound_file) waveform = pygame.sndarray.array(sound) ``` 这样就可以加载音频文件并获取波形数据了。

解释下面这段代码 def resample(waveform, sample_rate, resample_rate=16000): """对采样率不符合模型输入的数据进行重采样""" waveform = torchaudio.transforms.Resample( orig_freq=sample_rate, new_freq=resample_rate)(waveform) return waveform, resample_rate

这段代码是用于对采样率与模型输入不符合的音频数据进行重采样的。该函数接受三个参数:waveform表示原始音频数据,sample_rate表示原始音频数据的采样率,resample_rate表示目标采样率。 函数首先使用PyTorch的Resample函数对原始音频数据进行重采样。Resample函数会将原始音频数据的采样率从原始采样率sample_rate转换为目标采样率resample_rate。重采样后的音频数据会被赋值给waveform变量。 函数最后返回重采样后的音频数据waveform以及目标采样率resample_rate。

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# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据(属性名称) data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别,最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

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