python和pytorch提取梅尔谱

以下是使用Python和PyTorch提取梅尔频谱图的示例代码：

import librosa
import torch

# 加载音频文件
audio_file = 'example.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=16000)

# 提取梅尔频谱图
n_fft = 2048
hop_length = 512
n_mels = 128
mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels)

# 转换为对数刻度
log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max)

# 转换为PyTorch张量
log_mel_spec = torch.from_numpy(log_mel_spec).unsqueeze(0).float()

上述代码中，我们首先使用Librosa库加载音频文件，并使用`librosa.feature.melspectrogram`函数提取梅尔频谱图。然后，我们将其转换为对数刻度，并使用PyTorch将其转换为张量。