import librosa
时间: 2024-06-14 11:07:05 浏览: 12
import librosa是导入librosa库的语句。librosa是一个用于音频分析和处理的Python库,它提供了许多功能,包括加载音频文件、提取音频特征、进行音频变换等。
以下是一个使用librosa库的例子:
```python
import librosa
# 加载音频文件
audio_path = 'path/to/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path)
# 提取音频特征
chroma_stft = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
# 进行音频变换
y_shifted = librosa.effects.pitch_shift(y, sr, n_steps=4)
# 其他功能
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
# 输出结果
print(chroma_stft)
print(mfcc)
print(tempo)
```
这个例子展示了如何加载音频文件、提取音频特征、进行音频变换以及其他一些功能。你可以根据自己的需求使用librosa库进行音频处理和分析。
相关问题
import os from random import shuffle import pickle import librosa import tensorflow.keras as keras import librosa.display import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def load_files(audio_dir): files=os.listdir(audio_dir) wav_files=[] for wav in files: if not wav.endswith('.wav'): continue wav_files.append(wav) if not wav_files: print('未找到数据集') shuffle(wav_files) nfiles=len(wav_files) ntrain=int(nfiles*0.7) return wav_files[:ntrain],wav_files[ntrain:] audio_dir='../data/recordings/' dataset_pickle='../tmp/recordings.pkl' train_files,valid_files=load_files(audio_dir) print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files),load_files(valid_files)))帮我检查错误
这段代码中有两个问题:
1. 在函数 `load_files()` 中,`wav_files` 列表只会包含以 `.wav` 结尾的文件名,因为 `if not wav.endswith('.wav')` 和 `wav_files.append(wav)` 没有缩进到同一个代码块中。你需要将两行代码缩进到同一级别,才能正确的将所有 `.wav` 文件名添加到 `wav_files` 列表中。
2. 在 `print()` 函数中使用了 `load_files()` 函数调用的返回值,而 `load_files()` 函数返回的是两个列表类型的对象,因此会报错。你需要将 `len(load_files(valid_files))` 改为 `len(valid_files)` 才能正确输出验证集样本数。
下面是已经修改过后的代码:
```python
import os
from random import shuffle
import pickle
import librosa
import tensorflow.keras as keras
import librosa.display
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def load_files(audio_dir):
files = os.listdir(audio_dir)
wav_files = []
for wav in files:
if not wav.endswith('.wav'):
continue
wav_files.append(wav)
if not wav_files:
print('未找到数据集')
shuffle(wav_files)
n_files = len(wav_files)
n_train = int(n_files * 0.7)
return wav_files[:n_train], wav_files[n_train:]
audio_dir = '../data/recordings/'
dataset_pickle = '../tmp/recordings.pkl'
train_files, valid_files = load_files(audio_dir)
print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files), len(valid_files)))
```
希望能帮到你!
import librosa import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn import warnings from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.metrics import roc_curve, auc
这段代码是用于音频信号处理和机器学习模型评估的Python模块和库的引入。具体含义如下:
- `librosa`:一个用于音频信号处理的Python库,可以用于提取各种音频特征。
- `numpy`:一个用于科学计算的Python库,包括矩阵运算、随机数生成等功能。
- `matplotlib.pyplot`:一个用于绘图的Python库,可以用于绘制各种类型的图表,例如折线图、散点图、直方图等。
- `seaborn`:一个基于matplotlib的Python可视化库,可以用于生成更美观且具有更高信息密度的图表。
- `warnings`:Python自带的警告模块,可以用于在特定情况下发出警告。
- `learning_curve`:一个用于绘制学习曲线的函数,可以用于评估模型的过拟合和欠拟合情况。
- `label_binarize`:一个用于对多分类标签进行二进制编码的函数,可以用于评估多分类模型的性能。
- `OneVsRestClassifier`:一个用于多分类问题的分类器,可以将多分类问题转化为多个二分类问题。
- `roc_curve`:一个用于绘制ROC曲线的函数,可以用于评估二分类模型的性能。
- `auc`:一个用于计算ROC曲线下的面积(AUC)的函数,可以用于评估二分类模型的性能。
这些Python模块和库可以用于实现音频信号处理和机器学习模型评估的各种功能。例如,使用`librosa`提取音频特征,使用`OneVsRestClassifier`训练多分类模型,使用`roc_curve`和`auc`评估二分类模型性能等。
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