img = librosa.display.specshow(fbank_db,x_axis='time',y_axis='mel',sr=fs,fmax=fs/2,)
时间: 2023-05-20 19:05:40 浏览: 287
这是一个 Python 代码片段,用于绘制音频信号的频谱图。其中,librosa 是一个 Python 库,用于音频信号处理和分析。specshow() 函数用于绘制频谱图,fbank_db 是一个二维数组,表示音频信号的滤波器组特征,x_axis 和 y_axis 分别表示频谱图的横轴和纵轴,sr 表示音频信号的采样率,fmax 表示频谱图的最大频率。
相关问题
librosa.power_to_db(fbank,ref=np.max)
这是一个用于将音频信号转换为梅尔频率倒谱系数(MFCC)的函数,其中 fbank 是音频信号的频率谱,ref 是参考值,np.max 是 numpy 库中的函数,用于计算数组中的最大值。该函数的作用是将频率谱转换为对数刻度,并将其归一化到参考值的范围内。
解释下面这段代码 def compute_fbank(waveform, sample_rate, num_mel_bins=80, frame_length=25, frame_shift=10, dither=0.0): """提取fbank音频特征""" waveform = waveform * (1 << 15) mat = kaldi.fbank(waveform, num_mel_bins=num_mel_bins, frame_length=frame_length, frame_shift=frame_shift, dither=dither, energy_floor=0.0, sample_frequency=sample_rate) return mat
这段代码是用于对音频数据提取fbank特征的。该函数接受五个参数:waveform表示原始音频数据,sample_rate表示原始音频数据的采样率,num_mel_bins表示mel滤波器的数量,frame_length表示帧长度,frame_shift表示帧移,dither表示是否应用抖动。
函数首先将waveform乘以(1 << 15),这是将音频数据从int16格式转换为float32格式的标准做法。然后使用kaldi.fbank函数提取fbank特征。fbank特征是一种基于mel滤波器的音频特征,可以用于语音识别、说话人识别等任务。在提取fbank特征时,需要对音频数据进行分帧处理,每一帧的长度为frame_length毫秒,帧移为frame_shift毫秒。每一帧的音频数据会经过mel滤波器,得到对应的mel频率能量。最后将每一帧的mel频率能量拼接起来,得到整个音频的fbank特征矩阵mat。
函数最后返回fbank特征矩阵mat。