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

使用python的wavfile库和scipy库写一个双声道基音检测代码，包括对一段语音的端点检测，带通滤波器减少共振峰的干扰，短时自相关法完成基音检测，平滑处理基音，plt画出声音波形图和基音周期图

好的，下面是代码实现：

import numpy as np
import scipy.signal as signal
import scipy.io.wavfile as wav
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载音频文件
fs, data = wav.read('test.wav')

# 双声道转单声道
data = np.mean(data, axis=1)

# 端点检测
pre_emphasis = 0.97  # 预加重系数
emphasized_signal = np.append(data[0], data[1:] - pre_emphasis * data[:-1])  # 预加重处理
frame_size = 0.025  # 帧长 25ms
frame_stride = 0.01  # 帧移 10ms
frame_length, frame_step = frame_size * fs, frame_stride * fs
signal_length = len(emphasized_signal)
frame_length = int(round(frame_length))
frame_step = int(round(frame_step))
num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step))
pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length
z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length))
pad_signal = np.append(emphasized_signal, z)  # 补零
indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile(
    np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T
frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)]
frames *= np.hamming(frame_length)  # 加窗
N = len(frames)
power_spectrum = np.square(np.abs(np.fft.fft(frames, n=512)))
log_power_spectrum = 10 * np.log10(power_spectrum)

# 带通滤波器
b, a = signal.butter(4, [50 / (fs / 2), 4000 / (fs / 2)], btype='band')  # 50Hz~4kHz带通滤波器
filted_data = signal.filtfilt(b, a, data)

# 短时自相关法完成基音检测
min_f0 = 60  # 最小基频
max_f0 = 400  # 最大基频
min_t = fs / max_f0
max_t = fs / min_f0
r = np.zeros(max_t)
for i in range(min_t, max_t):
    r[i] = np.sum(filted_data[i:N] * filted_data[0:N - i])
f0 = fs / np.argmax(r)

# 平滑处理基音
f0_sm = np.zeros_like(f0)
for i in range(1, len(f0)):
    if f0[i] == 0:
        f0_sm[i] = f0_sm[i - 1]
    else:
        f0_sm[i] = 0.3 * f0[i] + 0.7 * f0_sm[i - 1]

# 画出声音波形图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(np.arange(len(data)) / float(fs), data)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Waveform')

# 画出基音周期图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(np.arange(len(f0_sm)) / float(fs), f0_sm)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Frequency (Hz)')
plt.title('Pitch')
plt.show()

注意：代码中的`test.wav`是一个双声道音频文件，需要根据实际情况修改文件名和路径，这里只是示例。

代码实现的大致流程如下：

1. 加载音频文件，将双声道转为单声道。
2. 进行端点检测，提取语音帧。
3. 对每一帧进行加窗和傅里叶变换，得到功率谱。
4. 设计带通滤波器，滤除共振峰的干扰。
5. 使用短时自相关法完成基音检测，求出基频。
6. 对基音进行平滑处理。
7. 画出声音波形图和基音周期图。

希望对你有帮助！

写一段基于大量数据量的基音估计

基音估计是语音信号处理中的一个重要任务，其目的是从语音信号中提取出语音的基频信息。在实际应用中，通常需要处理大量的语音数据，因此需要使用高效的算法来进行基音估计。

以下是一个基于大量数据量的基音估计的Python代码示例，基于自相关函数法：

import numpy as np
import soundfile as sf

# 读取语音数据
data, sr = sf.read("speech.wav")

# 定义自相关函数
def autocorrelation(signal):
    corr = np.correlate(signal, signal, mode='full')
    return corr[len(corr)//2:]

# 定义基音估计函数
def pitch_detect(signal, sr):
    # 帧长和帧移
    frame_length = int(0.03 * sr)
    frame_shift = int(0.01 * sr)

    # 预加重
    signal = np.append(signal[0], signal[1:] - 0.97 * signal[:-1])

    # 分帧
    frames = []
    for i in range(0, len(signal)-frame_length, frame_shift):
        frames.append(signal[i:i+frame_length])

    # 自相关函数法
    pitch = []
    for frame in frames:
        # 自相关函数
        corr = autocorrelation(frame)

        # 寻找峰值
        max_corr = np.argmax(corr)
        if max_corr > 0:
            pitch_period = max_corr
        else:
            pitch_period = 0

        # 计算基频
        pitch_freq = sr/pitch_period if pitch_period != 0 else 0
        pitch.append(pitch_freq)

    return pitch

# 运行基音估计算法
pitch = pitch_detect(data, sr)

# 输出结果
print("Estimated Pitch:", pitch)

这个代码演示了一个基于自相关函数法的基音估计算法，用于从一个音频文件中提取出基频信息。算法首先将音频信号预加重，并分帧处理。然后，对于每一帧，计算其自相关函数，并寻找自相关函数的峰值，以确定基音周期。最后，计算基频，并将其存储在一个列表中。

在实际应用中，可以使用类似的算法来处理大量的语音数据，并从中提取出基频信息。