spectrogram(sampledata_hig1(:,2),2048,2000,2048,48000,'yaxis');报错Index in position 2 exceeds array bounds. Index must not exceed 1.
时间: 2024-06-04 12:09:09 浏览: 10
这个错误的意思是你试图访问一个数组的位置超出了它的范围。根据你提供的代码,出错的原因可能是sampledata_hig1这个数组的第二维大小不足2,因此无法访问索引为2的位置。你可以检查一下sampledata_hig1这个数组的大小,看看它是否符合你的预期。如果你需要更具体的帮助,请提供更多的代码和错误信息。
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feature_time_48k_2048_load_1.csv
feature_time_48k_2048_load_1.csv 是一个CSV文件,其中包含了某个音频文件的音频特征。48k代表着该文件的采样率为48kHz,2048则代表着该文件被分成了2048段时间。load_1说明这个CSV文件是在一次的运行中生成的。
这个CSV文件可以被用来训练神经网络模型,用于音频信号的分类、识别等任务。其中的每一行代表着一个时间段的音频特征,包括语谱图(Spectrogram)、梅尔频率倒谱系数(MFCC)等。这些特征可以用来描述该时间段内的音频信息,从而让机器能够学会区分不同的音频信号。
要分析这个CSV文件,可以使用Python的pandas库进行读取和处理。读取之后,可以使用数据可视化的库(例如matplotlib和seaborn)将特征数据进行图形化展示,以便更好地分析和理解。
总之,feature_time_48k_2048_load_1.csv是一个用于音频信号处理的数据文件,对于音频分类、识别等任务具有很大的实用价值。
def __getitem__(self, idx): cache = self.cache_list[idx] if not self._has_cache(cache): anno = self.anno_transform(idx) self._generate_cache(anno, cache) spectrograms = dict() start, end = 0, self.segment_length for key, value in cache.items(): file = h5py.File(value, 'r') if start == 0: shape = file['spectrogram'].shape[0] high = shape - self.segment_length high = self.segment_length start = random.randint(low=1, high=-high) end = start + self.segment_length spectrogram = file['spectrogram'][start:end] spectrogram = np.transpose(spectrogram[:, :self.frequency_bins], axes=(2, 0, 1)) spectrograms[key] = spectrogram file.close() return spectrograms
这段代码是一个 `__getitem__` 方法的实现,它是一个类的成员函数。根据传入的索引 `idx`,它从缓存列表中获取一个缓存项,并根据需要生成缓存项的数据。然后,它从 HDF5 文件中读取相应的 spectrogram 数据,并将其转换为字典形式的 spectrograms。
下面是代码的详细解释:
- `cache = self.cache_list[idx]`:从缓存列表中获取索引为 `idx` 的缓存项,并将其赋值给 `cache` 变量。
- `if not self._has_cache(cache):`:检查缓存项是否已经存在,如果不存在则执行下面的代码块。
- `anno = self.anno_transform(idx)`:根据索引 `idx` 执行 `anno_transform()` 方法,生成相应的注释数据。
- `self._generate_cache(anno, cache)`:根据注释数据和缓存项,生成缓存数据。
- `spectrograms = dict()`:创建一个空的字典,用于存储 spectrogram 数据。
- `start, end = 0, self.segment_length`:初始化起始和结束位置。
- `for key, value in cache.items():`:遍历缓存项中的每个键值对。
- `file = h5py.File(value, 'r')`:打开 HDF5 文件,并将其赋值给变量 `file`。
- `if start == 0:`:检查是否是第一次读取 spectrogram 数据。
- `shape = file['spectrogram'].shape[0]`:获取 spectrogram 数据的形状。
- `high = shape - self.segment_length`:计算最高的起始位置。
- `start = random.randint(low=1, high=-high)`:生成一个随机的起始位置。
- `end = start + self.segment_length`:计算结束位置。
- `spectrogram = file['spectrogram'][start:end]`:从 HDF5 文件中读取 spectrogram 数据。
- `spectrogram = np.transpose(spectrogram[:, :self.frequency_bins], axes=(2, 0, 1))`:对 spectrogram 数据进行转置和切片操作,以满足特定的形状要求。
- `spectrograms[key] = spectrogram`:将处理后的 spectrogram 数据存储到字典中。
- `file.close()`:关闭 HDF5 文件。
- `return spectrograms`:返回字典形式的 spectrograms 数据。
这段代码主要用于从 HDF5 文件中读取 spectrogram 数据,并进行一些预处理操作。具体的预处理逻辑可能需要根据您的实际需求进行调整或修改。