librosa加载音频文件代码

下面是使用librosa加载音频文件的示例代码：

import librosa

# 加载音频文件
audio_file = 'path/to/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)

# y是音频信号，sr是采样率
print(f'Shape of y: {y.shape}')
print(f'Sampling rate: {sr} Hz')

其中，`audio_file`是音频文件的路径，`y`是音频信号，`sr`是采样率。如果`sr`参数为`None`，则`librosa.load`函数会使用默认的采样率22050Hz。

相关问题

librosa 音频分析python代码

以下是一个基本的使用Librosa库进行音频分析的Python代码示例：

import librosa

# 加载音频文件
audio_data, sample_rate = librosa.load('audio_file.wav')

# 提取Mel频率倒谱系数(MFCCs)
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio_data, sr=sample_rate, n_mfcc=13)

# 显示MFCCs特征
print(mfccs)

这段代码首先使用`librosa.load`函数加载音频文件，返回音频数据和采样率。然后使用`librosa.feature.mfcc`函数提取音频数据的Mel频率倒谱系数(MFCCs)特征。最后，使用`print`函数显示MFCCs特征。

当然，Librosa库还有很多其他的音频分析功能，如音频可视化、节拍检测、音高检测等等，具体使用方式可以查看Librosa官方文档。

啊帮我写一段 在Python中，可以使用Librosa库来预处理音频数据以便用于CNN模型训练。具体的预处理步骤包括：加载音频文件、将音频文件转换为时频图、对时频图进行归一化处理、将归一化后的时频图作为CNN模型的输入。的代码

当然可以，以下是一段可以使用Librosa库来预处理音频数据以便用于CNN模型训练的Python代码：

import librosa
import numpy as np

def preprocess_audio(audio_path, sr=22050, n_fft=2048, hop_length=512, n_mels=128):
    # Load audio file
    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=sr)

    # Convert audio to mel spectrogram
    S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels)

    # Convert mel spectrogram to log mel spectrogram
    log_S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max)

    # Normalize log mel spectrogram
    norm_S = (log_S - np.mean(log_S)) / np.std(log_S)

    # Expand dimensions to fit CNN input shape
    input_data = np.expand_dims(norm_S, axis=2)

    return input_data

这段代码可以加载音频文件，将音频文件转换为时频图，对时频图进行归一化处理，并将归一化后的时频图作为CNN模型的输入。