python音频特征提取_音频特征提取——常用音频特征

在音频处理中，常用的音频特征包括以下几种：

基频（pitch）：音频信号的基本频率，即声音的音高。

频谱包络（spectral envelope）：频谱包络反映了音频信号在不同频率上的能量分布。在音频信号中，不同频率的能量大小不同，频谱包络可以用于描述音频信号的音色。

意味着能量（mean energy）：是指音频信号在时间轴上的平均能量大小，可以用于描述音频信号的整体音量大小。

谱平均能量（spectral energy）：是指音频信号在不同频率上的平均能量大小，可以用于描述音频信号的频率分布情况。

频谱质心（spectral centroid）：是指音频信号在不同频率上的能量中心，可以用于描述音频信号的音色特点。

频谱带宽（spectral bandwidth）：是指音频信号在不同频率上的能量分布范围，可以用于描述音频信号的音色特点。

频谱滚降（spectral rolloff）：是指音频信号在不同频率上的能量分布超过某个阈值的最高频率，可以用于描述音频信号的音色特点。

频谱斜度（spectral slope）：是指音频信号在不同频率上的能量分布的线性斜率，可以用于描述音频信号的音色特点。

这些音频特征可以通过使用Python中的各种库和工具进行提取和分析。

相关问题

python音频成像

Python 音频成像技术的方法和库
使用 Pydub 进行音频处理
对于音频处理，可以利用 Pydub 来简化操作流程。此库允许开发者以一种直观的方式对音频执行多种操作[^2]。
from pydub import AudioSegment

audio = AudioSegment.from_wav("example.wav")

# 增加音量
louder_audio = audio + 6

# 导出修改后的音频文件
louder_audio.export("output.mp3", format="mp3")

结合热成像数据创建可视化效果
为了实现音频到图像的转换，特别是生成类似于热图的效果，可借助于 NumPy 和 Matplotlib 等科学计算库来进行数值分析与图形绘制工作。虽然没有直接提到具体的音频成像库，但是可以通过间接手段达成目标——即先提取音频特征再映射至二维平面表示出来。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile

sample_rate, samples = wavfile.read('example.wav')
spectrum, freqs, t, im = plt.specgram(samples[:,0], Fs=sample_rate)

plt.title('Spectrogram of example.wav')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

上述代码片段展示了如何读取 WAV 文件并将其转化为频谱图形式展示，这是一种常见的音频信号视觉化方式之一[^4]。
利用 V4L 接口获取实时输入源
当涉及到硬件层面的数据捕获时，Video4Linux (V4L) 提供了一套完整的 API 支持摄像头或其他多媒体捕捉装置接入 Linux 平台下的应用程序中去。尽管主要用于视频流传输领域，但对于某些特定场景下同样适用于同步记录环境声音信息以便后续加工处理。

python 音频分离

使用Python实现音频分离的技术
Pydub库的应用
对于音频处理，特别是音频分离的任务，pydub 是一个非常强大的工具。该库支持多种音频格式，并且能够轻松地执行诸如剪辑、混合以及分割等操作。为了完成音频分离工作，通常会结合 ffmpeg 或者 avconv 工具来增强功能[^1]。
from pydub import AudioSegment

def separate_audio_channels(file_path, output_left, output_right):
sound = AudioSegment.from_file(file_path)

split_sound = sound.split_to_mono()

# 导出左声道
split_sound[0].export(output_left, format="wav")

# 导出右声道
split_sound[1].export(output_right, format="wav")

这段代码展示了如何利用 pydub 库读取一个多声道的音频文件并将其拆分为两个单声道文件分别对应原始音频中的左右声道[^2]。
Spleeter库用于音乐源分离
除了简单的立体声分离外，在某些情况下可能还需要更复杂的音频成分提取，比如将人声与伴奏分开。这时就可以考虑使用 DeejayAI 开发的开源项目——Spleeter 来做更加精细的声音元素分解。
安装 spleeter 可以通过 pip 安装命令：
pip install spleeter

下面是一段基于 spleeter 的简单例子，它可以从给定的音频中分离出不同部分如鼓、贝斯线和其他乐器声音：
import os
from spleeter.separator import Separator

separator = Separator('spleeter:2stems')

audio_descriptor = 'path/to/your/audio/file.mp3'
prediction_dir = './output'

if not os.path.exists(prediction_dir):
os.makedirs(prediction_dir)

separator.separate_to_file(audio_descriptor, prediction_dir)

此脚本将会把输入音轨分成两路：一路为人声另一路由背景音乐组成，并各自保存为独立文件[^5]。