python用什么库可以提取语音基频，写出代码示例

Python中可以使用Pyworld库提取语音基频。下面是一个简单的代码示例：

import pyworld as pw
import librosa

# 读取音频文件
audio_file = 'your_audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=16000)

# 提取基频
f0, t = pw.harvest(y, sr)

# 输出基频序列
print(f0)

在代码中，我们首先使用`librosa`库读取音频文件并指定采样率为16000。然后，我们使用`pw.harvest`函数提取音频信号的基频。最后，我们输出基频序列。这个例子中，我们使用的是默认参数，如果需要更多的基频提取参数设置，可以参考Pyworld官方文档。

相关问题

python中从语音信号获取基频的代码

获取基频（即音高）的常见方法是自相关。自相关是一种信号处理技术，可用于确定信号中的周期性。以下是使用Python中的自相关来获取基频的示例代码：

首先，使用Python的`librosa`库加载音频文件并提取基频：

import librosa

# load audio file
audio_data, sr = librosa.load('audio.wav')

# extract fundamental frequency
f0, voiced_flag, voiced_probs = librosa.pyin(audio_data, fmin=librosa.note_to_hz('C2'), fmax=librosa.note_to_hz('C7'))

然后，您可以将基频（即f0）作为输出进行进一步的分析或处理。

请注意，这是一种基本的方法，可能需要进行一些调整以适应您的特定应用程序。

python中从语音信号得到基频并显示的代码

要从语音信号中获取基频，您可以使用自相关函数和自适应阈值来找到基频周期。下面是一个示例代码，用于从语音信号中提取基频并显示：

import numpy as np
import librosa

# 加载语音信号
signal, sr = librosa.load('audio_file.wav', sr=None)

# 计算自相关函数
corr = librosa.autocorrelate(signal, max_size=5000)
corr = corr[len(corr)//2:]

# 自适应阈值
threshold = np.mean(corr)

# 找到基频周期
periods = np.where(corr > threshold)[0]
period = periods[0] if len(periods) > 0 else 0

# 计算基频并显示
pitch = sr / period if period > 0 else 0
print('Pitch:', pitch)

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能需要进行适当的调整和优化来适应您的特定应用场景。