librosa.load()返回值
时间: 2023-05-29 22:07:28 浏览: 212
librosa.load()函数返回一个包含音频数据和采样率的元组。具体来说,元组的第一个元素是numpy数组,包含音频信号的采样数据,第二个元素是整数,表示音频数据的采样率(每秒采样点数)。如果指定了mono=True,则返回的numpy数组将是单声道音频数据;否则,返回的numpy数组将是多声道音频数据。
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y,sr=librosa.load(wav_fill_name)
这段代码使用了librosa.load函数来加载一个音频文件。其中,`wav_file_name`是音频文件的路径。
`librosa.load(wav_file_name)`会返回一个包含音频数据和采样率的元组,可以用两个变量来接收这两个返回值,如`y, sr = librosa.load(wav_file_name)`。
`y`是一个一维的numpy数组,表示加载的音频信号数据。
`sr`是一个整数,表示音频的采样率(采样频率)。
在这个例子中,通过调用`librosa.load(wav_file_name)`函数,并将返回的音频数据赋值给`y`,将采样率赋值给`sr`。这样就可以在后续的代码中使用`y`和`sr`来处理和分析音频数据了。
import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors # 读取音频文件 audio_file = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" signal, sr = librosa.load(audio_file) # 计算梅尔倒频谱 mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_mels=128) # 将梅尔倒频谱转换为对数刻度 log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max) # 设置颜色映射 cmap = plt.get_cmap('coolwarm') norm = colors.Normalize(vmin=log_mel_spec.min(), vmax=log_mel_spec.max()) # 可视化梅尔倒频谱 librosa.display.specshow(log_mel_spec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel', cmap=cmap, norm=norm) plt.title('Mel spectrogram') plt.show()
这段代码看起来是用于读取音频文件,并可视化梅尔倒频谱的。第一行代码中的import语句应该是以下两行代码,因为每个import语句应该占据一行:
```
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
```
接下来,代码读取给定路径的音频文件,并使用librosa库的load()函数将其转换为波形数据。该函数返回两个值:波形数据和采样率。这里使用了"signal, sr"来接收这两个返回值。
接下来,使用librosa库的melspectrogram()函数计算梅尔倒频谱。该函数需要至少一个参数,即音频信号的波形数据。此外,还可以使用关键字参数设置采样率、频率分辨率、频率范围等参数。
接下来,使用librosa库的power_to_db()函数将梅尔倒频谱转换为对数刻度。这样做的目的是为了更好地展示频率上的差异。
然后,代码使用matplotlib库中的get_cmap()函数获取一个颜色映射对象,并使用matplotlib.colors库中的Normalize()函数创建一个归一化对象,用于将梅尔倒频谱的值映射到颜色空间中的颜色。
最后,使用librosa.display库中的specshow()函数可视化梅尔倒频谱,并使用matplotlib库中的title()函数添加标题,并使用show()函数显示图像。
如果你遇到了错误,可以将错误信息提供给我,我可以更好地帮助你解决问题。
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