python提取声谱图中的共振峰频率

要提取声谱图中的共振峰频率，可以使用Python中的库来实现。以下是一种可能的方法：

1. 使用Librosa库加载音频文件并提取其短时傅里叶变换（STFT）：

import librosa

y, sr = librosa.load('audio_file.wav')
stft = librosa.stft(y)

2. 使用Numpy库计算STFT的幅度和相位：

import numpy as np

D = np.abs(stft)
P = np.angle(stft)

3. 使用SciPy库中的find_peaks函数找到幅度图中的峰值：

from scipy.signal import find_peaks

peaks, _ = find_peaks(D)

4. 根据峰值的位置和相位信息计算峰值的频率：

freqs = librosa.fft_frequencies(sr=sr, n_fft=len(y))
peak_freqs = freqs[peaks]

for i, freq in enumerate(peak_freqs):
    phase = P[:, peaks[i]]
    weighted_phase = np.exp(1j*phase)
    weighted_spectrum = D[:, peaks[i]] * weighted_phase
    peak_freqs[i] = np.sum(freq*weighted_spectrum) / np.sum(weighted_spectrum)

这将给出一个包含所有共振峰频率的数组peak_freqs。请注意，这个方法只适用于单声道音频文件。如果要处理多声道文件，请考虑使用其他库，如Pydub和SoundFile。